Мэтч или не мэтч?
Если ты решил начать год с чистого листа или наконец вкатиться в аналитику, тебе понадобится регулярно ходить на собеседования. Про некоторые этапы отбора мы уже говорили: о том, как пробиться на собеседование здесь и здесь, как проходить технические интервью - здесь и здесь.
Сегодня поговорим о финальном этапе. Допустим, ты прошёл все этапы отбора и тебе выпал шанс подробно расспросить руководителя или команду о работе в компании. Не пренебрегай этим этапом, так как от качества твоих вопросов зависит твоя удовлетворённость новым рабочим местом. Кроме этого, вопросы свидетельствуют о твоей заинтересованности в вакансии. Наоборот, если вопросов нет, это говорит об отсутствии интереса.
Итак, главное правило: не стесняйся задавать вопросы и прояснять все неясные моменты на берегу.
Ниже прилагаю свой список вопросов, который не раз меня выручал.⤵️
1. Что будет входить в мои обязанности? Как выглядит типичная рабочая неделя?
2. Какие у меня будут цели на ближайшие полгода-год? А на испытательный срок?
3. Как оцениваются KPI? Есть ли в компании процесс ревью?
4. С кем я буду работать на ежедневной основе?
5. С какими сложностями придется столкнуться? Что нужно учесть при принятии решения о выходе на работу? (вопрос более мягкий, чем Какие есть проблемы в компании?)
6. Есть ли в компании корпоративная культура? Какие у нее особенности?
7. Почему у вас классно работать и стоит идти именно к вам?
8. Какие возможности роста на данной позиции?
9. Будет ли у меня удаленка, гибкое начало рабочего дня?
10. Выдадут ли мне технику для работы?
11. Как скоро я смогу уйти в отпуск после выхода на работу? У меня запланировано путешествие через 2 месяца на одну неделю, будет ли это возможно?
12. Будет ли у меня наставник на первое время? Как происходит погружение в рабочий процесс?
13. Есть ли в компании подробная документация по данным и процессам?
14. Какой бэкграунд у руководителя и коллег? Где учились и работали раньше, какими проектами занимались? (этот вопрос выявляет техническую экспертизу в компании)
15. Кто будет ставить мне задачи и отслеживать прогресс? Как устроено планирование отдела?
🤕 Если вдруг у тебя не было отдельного интервью с руководителем/командой или ты задал не все вопросы, не стесняйся попросить рекрутера о встрече или сразу задавай ему вопросы - рекрутер передаст вопросы команде и вернётся с ответом.
#hire_me #career_advice
И снова на диване.
Если ты решил начать год с чистого листа или наконец вкатиться в аналитику, тебе понадобится регулярно ходить на собеседования. Про некоторые этапы отбора мы уже говорили: о том, как пробиться на собеседование здесь и здесь, как проходить технические интервью - здесь и здесь.
Сегодня поговорим о финальном этапе. Допустим, ты прошёл все этапы отбора и тебе выпал шанс подробно расспросить руководителя или команду о работе в компании. Не пренебрегай этим этапом, так как от качества твоих вопросов зависит твоя удовлетворённость новым рабочим местом. Кроме этого, вопросы свидетельствуют о твоей заинтересованности в вакансии. Наоборот, если вопросов нет, это говорит об отсутствии интереса.
Итак, главное правило: не стесняйся задавать вопросы и прояснять все неясные моменты на берегу.
Ниже прилагаю свой список вопросов, который не раз меня выручал.
1. Что будет входить в мои обязанности? Как выглядит типичная рабочая неделя?
2. Какие у меня будут цели на ближайшие полгода-год? А на испытательный срок?
3. Как оцениваются KPI? Есть ли в компании процесс ревью?
4. С кем я буду работать на ежедневной основе?
5. С какими сложностями придется столкнуться? Что нужно учесть при принятии решения о выходе на работу? (вопрос более мягкий, чем Какие есть проблемы в компании?)
6. Есть ли в компании корпоративная культура? Какие у нее особенности?
7. Почему у вас классно работать и стоит идти именно к вам?
8. Какие возможности роста на данной позиции?
9. Будет ли у меня удаленка, гибкое начало рабочего дня?
10. Выдадут ли мне технику для работы?
11. Как скоро я смогу уйти в отпуск после выхода на работу? У меня запланировано путешествие через 2 месяца на одну неделю, будет ли это возможно?
12. Будет ли у меня наставник на первое время? Как происходит погружение в рабочий процесс?
13. Есть ли в компании подробная документация по данным и процессам?
14. Какой бэкграунд у руководителя и коллег? Где учились и работали раньше, какими проектами занимались? (этот вопрос выявляет техническую экспертизу в компании)
15. Кто будет ставить мне задачи и отслеживать прогресс? Как устроено планирование отдела?
#hire_me #career_advice
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10✍3👍1
Почему я не могу вкатиться?
Регулярно слышу истории о том, что не удалось вкатиться в аналитику/IT. Причины называют разные: бешеный конкурс на вакансии, нехватку времени на совершенствование навыков и даже ошибку выжившего.
К счастью, рынок IT вакансий в РФ очень благосклонен к кандидатам, в отличие от рынков США и Европы. Поэтому, на мой взгляд, основные причины неудач сводятся всего к двум:
1. Тебе не нравится аналитика, а твоя мотивация заключается исключительно в финансах.
2. Нехватка софт-скиллов.
И если по первому пункту мало что можно сделать (зачем тогда тебе аналитика?), то со второй причиной можно и нужно работать. Софт-скиллы подразумевают твои навыки общения с рекрутером и командой, умение презентовать свои достижения и даже выбирать тайминг для конкретных действий.
- А можно поконкретнее? - скажешь ты.
Что ж, давай по пунктам:
1) Если ты будешь подключаться к созвонам с рекрутером в конце рабочего дня и уставший, то в среднем впечатление о тебе будет хуже. То же касается тех случаев, когда у тебя давно не было отпуска.
2) Золотое правило: если заболел или что-то случилось, напиши рекрутеру и попроси перенести собеседование. Общайся вежливо, как будто вы уже коллеги.
3) Заранее подготовь короткий рассказ-самопрезентацию. Скажи, какими задачами занимаешься, какие у тебя были достижения и что ждёшь от нового места работы.
4) Если опыта работы совсем нет, роль софт-скиллов вырастает ещё больше. Нужно будет показать, что ты готов развиваться дальше, как в ходе общения с рекрутером, так и на техническом собеседовании. Можешь даже спросить у интервьюера, что он посоветует для прокачки навыков. Или написать рекрутеру с просьбой об обратной связи. Лично мне нравятся кандидаты, которые запрашивают обратную связь, даже если их не позвали дальше. В таком случае я выделяю минут 5-10 своего времени, чтобы накидать рекомендации со ссылками на полезные курсы и материалы.
5) Придумай что-то, что будет выделять тебя среди других кандидатов. Например, накидай пару-тройку слайдов или целый дашборд для самопрезентации. Или в самом начале собеседования спроси у команды: "Как настроение?"
Бонус для тех, кто дочитал: Хорошо раскрепощают и прокачивают навыки софт-скиллов курсы актёрского мастерства. Гарантирую, что качество коммуникации после курсов даст скачок вверх.
#hire_me #career_advice
И снова на диване.
Регулярно слышу истории о том, что не удалось вкатиться в аналитику/IT. Причины называют разные: бешеный конкурс на вакансии, нехватку времени на совершенствование навыков и даже ошибку выжившего.
К счастью, рынок IT вакансий в РФ очень благосклонен к кандидатам, в отличие от рынков США и Европы. Поэтому, на мой взгляд, основные причины неудач сводятся всего к двум:
1. Тебе не нравится аналитика, а твоя мотивация заключается исключительно в финансах.
2. Нехватка софт-скиллов.
И если по первому пункту мало что можно сделать (зачем тогда тебе аналитика?), то со второй причиной можно и нужно работать. Софт-скиллы подразумевают твои навыки общения с рекрутером и командой, умение презентовать свои достижения и даже выбирать тайминг для конкретных действий.
- А можно поконкретнее? - скажешь ты.
Что ж, давай по пунктам:
1) Если ты будешь подключаться к созвонам с рекрутером в конце рабочего дня и уставший, то в среднем впечатление о тебе будет хуже. То же касается тех случаев, когда у тебя давно не было отпуска.
2) Золотое правило: если заболел или что-то случилось, напиши рекрутеру и попроси перенести собеседование. Общайся вежливо, как будто вы уже коллеги.
3) Заранее подготовь короткий рассказ-самопрезентацию. Скажи, какими задачами занимаешься, какие у тебя были достижения и что ждёшь от нового места работы.
4) Если опыта работы совсем нет, роль софт-скиллов вырастает ещё больше. Нужно будет показать, что ты готов развиваться дальше, как в ходе общения с рекрутером, так и на техническом собеседовании. Можешь даже спросить у интервьюера, что он посоветует для прокачки навыков. Или написать рекрутеру с просьбой об обратной связи. Лично мне нравятся кандидаты, которые запрашивают обратную связь, даже если их не позвали дальше. В таком случае я выделяю минут 5-10 своего времени, чтобы накидать рекомендации со ссылками на полезные курсы и материалы.
5) Придумай что-то, что будет выделять тебя среди других кандидатов. Например, накидай пару-тройку слайдов или целый дашборд для самопрезентации. Или в самом начале собеседования спроси у команды: "Как настроение?"
Бонус для тех, кто дочитал: Хорошо раскрепощают и прокачивают навыки софт-скиллов курсы актёрского мастерства. Гарантирую, что качество коммуникации после курсов даст скачок вверх.
#hire_me #career_advice
🔥16👏4❤2
Парадокс выбора
Представь, ты заходишь в магазин купить чай. А там целый сектор с чёрным, зеленым, травяным и фруктовым чаем. В пакетиках и пирамидках, крупнолистовой и мелколистовой... И вот ты залипаешь на миллионы видов чая, пытаясь понять, какой из них тебе нужен, попутно проклиная сложность выбора.
Этот феномен давно изучен и называется парадоксом выбора. И проявляется этот парадокс даже на небольшом количестве возможных вариантов выбора. Так, в одном из опытов сравнили количество покупок на торговой точке, когда у неё в продаже было всего 2 вида варенья и когда было 6 видов варенья. В первом случае продаж было существенно больше.
Точно так же, когда ты думаешь о своём карьерном пути, тебя парализует бесконечное число вариантов. Даже если ты решил, что свяжешь ближайшее будущее с аналитикой, тебе постоянно нужно делать выбор. Пройти ли этот курс по юнит-экономике? А нужно ли мне углубиться в дата-инжинирнг? А может сходить на этот митап и вон ту конференцию и вообще поступить на магистратуру по данным?
Как лебедь, рак и щука, которые тянут в разные стороны, так и человек, распыляющий свои усилия на множество курсов и обучающих гайдов, не даст сдвинуться повозке с места. Твои усилия только тогда двигают тебя вперёд, когда приложены в одном направлении. Когда у тебя есть глобальная цель и план развития, которым подчиняется всё остальное.
Допустим, ты решил строить карьеру в аналитике: изучил базовый питон и SQL, научился строить дашборды. Но вот подворачивается бесплатный курс по C++, а потом курс по дизайну сайтов. А тут ещё и друг зовёт на мероприятие по стартапам. И ты уже не занимаешься аналитикой, а отвлёкся на что-то другое.
💬 Поэтому каждый раз, когда появляется новая возможность, нужно остановиться и задать себе вопрос: А если бы этой возможности не было, стал бы я прикладывать усилия, чтобы эту возможность получить? В большинстве случаев ответом будет Нет. Но если ответ Да, то такая возможность - большая удача, хватай её за хвост!
P. S. Конечно, можно задавать себе вопрос: А приближает ли меня новая возможность к цели? Но в такой формулировке вопрос менее конкретен и неэффективен, на мой взгляд.
#career_advice #мысли_на_диване
И снова на диване.
Представь, ты заходишь в магазин купить чай. А там целый сектор с чёрным, зеленым, травяным и фруктовым чаем. В пакетиках и пирамидках, крупнолистовой и мелколистовой... И вот ты залипаешь на миллионы видов чая, пытаясь понять, какой из них тебе нужен, попутно проклиная сложность выбора.
Этот феномен давно изучен и называется парадоксом выбора. И проявляется этот парадокс даже на небольшом количестве возможных вариантов выбора. Так, в одном из опытов сравнили количество покупок на торговой точке, когда у неё в продаже было всего 2 вида варенья и когда было 6 видов варенья. В первом случае продаж было существенно больше.
Точно так же, когда ты думаешь о своём карьерном пути, тебя парализует бесконечное число вариантов. Даже если ты решил, что свяжешь ближайшее будущее с аналитикой, тебе постоянно нужно делать выбор. Пройти ли этот курс по юнит-экономике? А нужно ли мне углубиться в дата-инжинирнг? А может сходить на этот митап и вон ту конференцию и вообще поступить на магистратуру по данным?
Как лебедь, рак и щука, которые тянут в разные стороны, так и человек, распыляющий свои усилия на множество курсов и обучающих гайдов, не даст сдвинуться повозке с места. Твои усилия только тогда двигают тебя вперёд, когда приложены в одном направлении. Когда у тебя есть глобальная цель и план развития, которым подчиняется всё остальное.
Допустим, ты решил строить карьеру в аналитике: изучил базовый питон и SQL, научился строить дашборды. Но вот подворачивается бесплатный курс по C++, а потом курс по дизайну сайтов. А тут ещё и друг зовёт на мероприятие по стартапам. И ты уже не занимаешься аналитикой, а отвлёкся на что-то другое.
P. S. Конечно, можно задавать себе вопрос: А приближает ли меня новая возможность к цели? Но в такой формулировке вопрос менее конкретен и неэффективен, на мой взгляд.
#career_advice #мысли_на_диване
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13✍6🤓1
Как давно ты в аналитике?
Anonymous Poll
15%
Меньше года
11%
1-2 года
21%
Больше 2-х лет
40%
Ещё не вкатился, но работаю над этим
13%
Не планирую в аналитику, но интересно почитать
❤2
Хочешь спать до 10 и ненавидишь утренние встречи?
Яндекс собрал статистику о встречах и созвонах в компаниях на основе событий календаря. Основные выводы:
1) Больше всего встреч проходит в IT-компаниях. Это немудрено - все детали и изменения в продукте нужно согласовывать. Поэтому не забываем качать софт-скиллы.
2) В IT-компаниях рабочий день (а с ним и созвоны) начинается позже, чем в других компаниях. Если ты хочешь регулярно высыпаться по утрам, то это приятный бонус к вкатыванию в IT.
3) Чаще всего встречи ставят на 30 минут, в трети случаев - на 1 час. Самое популярное время для встреч - перед обедом и сразу после обеда. Здесь хочется добавить, что, по многочисленным исследованиям, время в середине дня - самое непродуктивное. Поэтому не планируй важные задачи и написание кода на середину дня, лучше сходи на обед или на созвон.
#мысли_на_диване
И снова на диване.
Яндекс собрал статистику о встречах и созвонах в компаниях на основе событий календаря. Основные выводы:
1) Больше всего встреч проходит в IT-компаниях. Это немудрено - все детали и изменения в продукте нужно согласовывать. Поэтому не забываем качать софт-скиллы.
2) В IT-компаниях рабочий день (а с ним и созвоны) начинается позже, чем в других компаниях. Если ты хочешь регулярно высыпаться по утрам, то это приятный бонус к вкатыванию в IT.
3) Чаще всего встречи ставят на 30 минут, в трети случаев - на 1 час. Самое популярное время для встреч - перед обедом и сразу после обеда. Здесь хочется добавить, что, по многочисленным исследованиям, время в середине дня - самое непродуктивное. Поэтому не планируй важные задачи и написание кода на середину дня, лучше сходи на обед или на созвон.
#мысли_на_диване
🤝9🐳1
На собесе думай медленно, решай быстро
Одна из основных книг, которую, на мой взгляд, должен прочитать каждый аналитик - это книга Канемана "Думай медленно, решай быстро".
Канеман рассказывает о когнитивных искажениях - ошибках в нашем мышлении. Они связаны с особенностями нашего мышления.
Первый тип мышления - интуитивный, он делает выводы из информации, не задействуя префронтальную кору мозга, что часто приводит к ошибкам восприятия и искажения. Именно этот тип мышления преобладает у всех людей и экономит ресурсы мозга на обработку информации.
Второй тип мышления - рациональный, он задействует префронтальную кору, активизируя логику и минимизируя ошибки принятия решений "на автопилоте". Включается намного реже первого типа мышления.
Но у меня есть отличная новость: знание о когнитивных искажениях можно использовать на собеседованиях. На собесе кандидат сталкивается, в первую очередь, с ошибкой атрибуции (со стороны интервьюера) - она проявляется, в частности, склонностью приписывать свои неудачи обстоятельствам, а неудачи других людей - их личным качествам. Причём в экспериментах испытуемые делали эту ошибку, даже если их заранее предупредили о ней.
Когда кандидат приходит на собес взволнованным, приболевшим или невыспавшимся, ему нужно понимать, что его нерасторопность или суетливость припишут не обстоятельствам, а его личным качествам. Высок ли шанс получить работу при таком раскладе?
На собес нужно приходить здоровым и выспавшимся, а если что-то случилось, то лучше попросить рекрутера перенести встречу. А чтобы трезво мыслить на собеседовании и не переволноваться в важный момент, нужно тренировать навык прохождения собеседований. Сходи на 10-20 собеседований и волнение пройдёт. Лайфхак:Можно сходить на симуляции собеседований, если пока не удаётся пройти на техническую секцию.
А ещё есть эффект ореола. Первое и последнее впечатление о человеке запоминается лучше всего. Если ты придёшь на собес свежим, излучая позитив, будешь уверенно рассуждать о задачах, то собеседование пройдёт приятно и непринуждённо, а интервьюер будет думать, что ты тот самый аналитик и тебя надо брать в команду. Главное, не растеряй свой запал к концу собеседования)
#мысли_на_диване #career_advice
И снова на диване.
Одна из основных книг, которую, на мой взгляд, должен прочитать каждый аналитик - это книга Канемана "Думай медленно, решай быстро".
Канеман рассказывает о когнитивных искажениях - ошибках в нашем мышлении. Они связаны с особенностями нашего мышления.
Первый тип мышления - интуитивный, он делает выводы из информации, не задействуя префронтальную кору мозга, что часто приводит к ошибкам восприятия и искажения. Именно этот тип мышления преобладает у всех людей и экономит ресурсы мозга на обработку информации.
Второй тип мышления - рациональный, он задействует префронтальную кору, активизируя логику и минимизируя ошибки принятия решений "на автопилоте". Включается намного реже первого типа мышления.
Но у меня есть отличная новость: знание о когнитивных искажениях можно использовать на собеседованиях. На собесе кандидат сталкивается, в первую очередь, с ошибкой атрибуции (со стороны интервьюера) - она проявляется, в частности, склонностью приписывать свои неудачи обстоятельствам, а неудачи других людей - их личным качествам. Причём в экспериментах испытуемые делали эту ошибку, даже если их заранее предупредили о ней.
Когда кандидат приходит на собес взволнованным, приболевшим или невыспавшимся, ему нужно понимать, что его нерасторопность или суетливость припишут не обстоятельствам, а его личным качествам. Высок ли шанс получить работу при таком раскладе?
На собес нужно приходить здоровым и выспавшимся, а если что-то случилось, то лучше попросить рекрутера перенести встречу. А чтобы трезво мыслить на собеседовании и не переволноваться в важный момент, нужно тренировать навык прохождения собеседований. Сходи на 10-20 собеседований и волнение пройдёт. Лайфхак:
А ещё есть эффект ореола. Первое и последнее впечатление о человеке запоминается лучше всего. Если ты придёшь на собес свежим, излучая позитив, будешь уверенно рассуждать о задачах, то собеседование пройдёт приятно и непринуждённо, а интервьюер будет думать, что ты тот самый аналитик и тебя надо брать в команду. Главное, не растеряй свой запал к концу собеседования)
#мысли_на_диване #career_advice
❤8🔥5🤯2
Мы видим только то, что хотим видеть
Сегодня поговорим о самой страшной ошибке в работе аналитика - ошибке подтверждения. Эта ошибка делает труд аналитика бесполезным, если он не знает об этой ошибке и не избегает её в своей работе.
Ошибка подтверждения — это когнитивное искажение, при котором мы придаем значение лишь той информации, которая подкрепляет наши существующие убеждения, при этом игнорируя или обесценивая противоречащие им факты.
Это логично, так как наш мозг ежедневно обрабатывает огромные объемы информации. И чтобы упростить эту задачу, он использует различные "ярлыки" — когнитивные фильтры, через которые проходят все данные. Если у нас уже сформировано мнение по какому-либо вопросу, мозг автоматически выделяет подтверждающую информацию и приглушает противоречащую.
Рассмотрим 2 типичных случая:
1. Эксперимент 2, 4, 6
Классический психологический эксперимент Питера Вейсона прекрасно иллюстрирует ошибку подтверждения. Участникам показывают последовательность "2, 4, 6" и просят угадать правило, которому она подчиняется. Они могут предлагать другие тройки чисел, а экспериментатор будет говорить, соответствуют ли они правилу.
Большинство участников быстро выдвигают гипотезу "числа возрастают с шагом 2" и проверяют её последовательностями вроде "8, 10, 12" или "20, 22, 24". Получая положительный ответ, они уверяются в своей правоте.
Однако реальное правило гораздо проще: "любые возрастающие числа". Последовательности "1, 2, 3" или "5, 10, 15" тоже ему соответствуют. Люди редко проверяют такие варианты, потому что ищут только подтверждение своей первоначальной гипотезы.
2. Интерпретация корреляций
Аналитик обнаружил корреляцию между использованием определенной функции продукта и удержанием пользователей. Он делает вывод, что функция повышает лояльность и рекомендует расширить её. При этом он не рассматривает альтернативное объяснение: возможно, эту функцию используют только уже лояльные пользователи, и она является следствием, а не причиной удержания.
🚨 Ошибка подтверждения особенно опасна в аналитике, поскольку создает иллюзию объективности, основанной на числах и диаграммах. Осознание этой ловушки помогает аналитикам проверять противоположные гипотезы и сохранять здоровый скептицизм к собственным выводам.
#мысли_на_диване
И снова на диване.
Сегодня поговорим о самой страшной ошибке в работе аналитика - ошибке подтверждения. Эта ошибка делает труд аналитика бесполезным, если он не знает об этой ошибке и не избегает её в своей работе.
Ошибка подтверждения — это когнитивное искажение, при котором мы придаем значение лишь той информации, которая подкрепляет наши существующие убеждения, при этом игнорируя или обесценивая противоречащие им факты.
Это логично, так как наш мозг ежедневно обрабатывает огромные объемы информации. И чтобы упростить эту задачу, он использует различные "ярлыки" — когнитивные фильтры, через которые проходят все данные. Если у нас уже сформировано мнение по какому-либо вопросу, мозг автоматически выделяет подтверждающую информацию и приглушает противоречащую.
Рассмотрим 2 типичных случая:
1. Эксперимент 2, 4, 6
Классический психологический эксперимент Питера Вейсона прекрасно иллюстрирует ошибку подтверждения. Участникам показывают последовательность "2, 4, 6" и просят угадать правило, которому она подчиняется. Они могут предлагать другие тройки чисел, а экспериментатор будет говорить, соответствуют ли они правилу.
Большинство участников быстро выдвигают гипотезу "числа возрастают с шагом 2" и проверяют её последовательностями вроде "8, 10, 12" или "20, 22, 24". Получая положительный ответ, они уверяются в своей правоте.
Однако реальное правило гораздо проще: "любые возрастающие числа". Последовательности "1, 2, 3" или "5, 10, 15" тоже ему соответствуют. Люди редко проверяют такие варианты, потому что ищут только подтверждение своей первоначальной гипотезы.
2. Интерпретация корреляций
Аналитик обнаружил корреляцию между использованием определенной функции продукта и удержанием пользователей. Он делает вывод, что функция повышает лояльность и рекомендует расширить её. При этом он не рассматривает альтернативное объяснение: возможно, эту функцию используют только уже лояльные пользователи, и она является следствием, а не причиной удержания.
#мысли_на_диване
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥22✍5❤1
Защита от мошенников
С 1 марта этого года на госуслугах можно в пару кликов установить самозапрет на кредиты. Если вдруг после установки запрета на твой паспорт выдадут кредит, то по закону вся ответственность за кредит будет лежать на кредитной организации, а не на тебе.
На уже выданные кредиты, кредитки и рассрочки запрет не распространяется. Но если понадобится новый кредит, то запрет можно будет снять.
P.S. Сразу скажу здесь об ещё одном эффективном способе защиты, но одновременно простом как дважды два: поставить PIN-код на симкарту. В таком случае, если твой телефон украдут, никто не сможет использовать твой номер для двухфакторной аутентификации, переставив симку в другой телефон. У большинства людей код не стоит, а значит, украденный телефон может вылиться в взлом госуслуг и других сервисов, так как смс с кодом подтверждения получить очень легко.
Что ж, предупреждён - значит, вооружён. Действуй на опережение и спокойно отдыхай на диване 🛋
#мысли_на_диване
И снова на диване.
С 1 марта этого года на госуслугах можно в пару кликов установить самозапрет на кредиты. Если вдруг после установки запрета на твой паспорт выдадут кредит, то по закону вся ответственность за кредит будет лежать на кредитной организации, а не на тебе.
На уже выданные кредиты, кредитки и рассрочки запрет не распространяется. Но если понадобится новый кредит, то запрет можно будет снять.
P.S. Сразу скажу здесь об ещё одном эффективном способе защиты, но одновременно простом как дважды два: поставить PIN-код на симкарту. В таком случае, если твой телефон украдут, никто не сможет использовать твой номер для двухфакторной аутентификации, переставив симку в другой телефон. У большинства людей код не стоит, а значит, украденный телефон может вылиться в взлом госуслуг и других сервисов, так как смс с кодом подтверждения получить очень легко.
Что ж, предупреждён - значит, вооружён. Действуй на опережение и спокойно отдыхай на диване 🛋
#мысли_на_диване
🔥6🤝5👍4
Предиктивная аналитика в далёком 2012
В 2012 году сеть магазинов Target оказалась в центре внимания из-за скандала, связанного с использованием предиктивной аналитики. Компания хотела увеличить количество лояльных клиентов, при этом маркетологи понимали, что чаще всего люди склонны менять привычки в переломные моменты жизни. Один из таких переломных моментов - беременность. Target решил предсказывать её на ранних сроках, чтобы заранее предлагать релевантные товары.
Аналитики Target заметили, что беременные женщины меняют покупательские привычки: например, начинают покупать лосьоны, витамины или хлопчатобумажные ткани. Собрав данные о покупках, они:
1. Выделили 25 ключевых товаров (например, фолиевая кислота), которые коррелировали с беременностью.
2. Создали модель, предсказывающую триместр беременности на основе времени покупок.
3. Настроили таргетированную рассылку купонов на товары для будущих мам.
Продажи товаров для детей резко выросли, а один клиент возмутился, когда его дочери-подростку начали приходить купоны на детские товары. Позже выяснилось, что она действительно была беременна — модель оказалась достаточно точной.
#кейс_на_диване
И снова на диване.
В 2012 году сеть магазинов Target оказалась в центре внимания из-за скандала, связанного с использованием предиктивной аналитики. Компания хотела увеличить количество лояльных клиентов, при этом маркетологи понимали, что чаще всего люди склонны менять привычки в переломные моменты жизни. Один из таких переломных моментов - беременность. Target решил предсказывать её на ранних сроках, чтобы заранее предлагать релевантные товары.
Аналитики Target заметили, что беременные женщины меняют покупательские привычки: например, начинают покупать лосьоны, витамины или хлопчатобумажные ткани. Собрав данные о покупках, они:
1. Выделили 25 ключевых товаров (например, фолиевая кислота), которые коррелировали с беременностью.
2. Создали модель, предсказывающую триместр беременности на основе времени покупок.
3. Настроили таргетированную рассылку купонов на товары для будущих мам.
Продажи товаров для детей резко выросли, а один клиент возмутился, когда его дочери-подростку начали приходить купоны на детские товары. Позже выяснилось, что она действительно была беременна — модель оказалась достаточно точной.
#кейс_на_диване
😁8🔥5❤1🕊1
Что может быть лучше удаленки?
Локдауны из-за пандемии коронавируса начались целых 5 (!) лет назад. Именно тогда в нашу жизнь прочно вошла удаленка, которая для многих стала просто идеальным режимом работы - сиди на любимом диване да пиши запросы в базы данных. 🛋
Не нужно тратить час на дорогу в одну сторону и стоять в пробке. Не нужно ехать в переполненном автобусе или метро.
Но можно обустроить комфортное рабочее место, где никто не будет отвлекать, не будет лишнего шума, а режим проветривания и увлажнения помещения можно регулировать самому - в офисах обычно слишком сухой воздух, из-за которого могут возникать проблемы сухости глаз, кожи и органов дыхания.
А ещё у тебя появляется +2 часа к life balance. Хочешь, прогуляйся, хочешь, займись любимым занятием или тем, что давно откладывал.
Морали не будет, просто это хвалебный пост удаленке. Хорошо, что ты есть, родная)
#мысли_на_диване
И снова на удаленке.
Локдауны из-за пандемии коронавируса начались целых 5 (!) лет назад. Именно тогда в нашу жизнь прочно вошла удаленка, которая для многих стала просто идеальным режимом работы - сиди на любимом диване да пиши запросы в базы данных. 🛋
Не нужно тратить час на дорогу в одну сторону и стоять в пробке. Не нужно ехать в переполненном автобусе или метро.
Но можно обустроить комфортное рабочее место, где никто не будет отвлекать, не будет лишнего шума, а режим проветривания и увлажнения помещения можно регулировать самому - в офисах обычно слишком сухой воздух, из-за которого могут возникать проблемы сухости глаз, кожи и органов дыхания.
А ещё у тебя появляется +2 часа к life balance. Хочешь, прогуляйся, хочешь, займись любимым занятием или тем, что давно откладывал.
Морали не будет, просто это хвалебный пост удаленке. Хорошо, что ты есть, родная)
#мысли_на_диване
🔥13🤩3🥰1
Кейс: падение переходов в приложение
Представь, что в твоей компании помимо сайта есть мобильное приложение, которое компания активно продвигает, в том числе благодаря промокодам за переход в приложение с сайта.
И вот утром к тебе прибегает продакт-менеджер, говорит, что всё пропало, переходы в приложение резко упали. Тебе как аналитику продукта предстоит найти причину проблемы.
Вопрос: что проверишь в первую очередь?
#кейс_на_диване
И снова на диване.
Представь, что в твоей компании помимо сайта есть мобильное приложение, которое компания активно продвигает, в том числе благодаря промокодам за переход в приложение с сайта.
И вот утром к тебе прибегает продакт-менеджер, говорит, что всё пропало, переходы в приложение резко упали. Тебе как аналитику продукта предстоит найти причину проблемы.
Вопрос: что проверишь в первую очередь?
#кейс_на_диване
Давай обсудим кейс выше
По опыту, чаще всего проблема в трекинге данных, а не в том, что-то что реально идёт не так. Отвалилось обновление витрины, данные не доехали, сломался трекинг кликов на сайте. При этом юзеры исправно переходили в приложение - мы просто эти переходы не увидели.
А вот если с трекингом всё хорошо, то тогда нужно включать режим исследователя. Смотрим, на каких страницах сайта упали переходы, в каких браузерах и на каких устройствах. Если ничего не нашли, смотрим данные в других разрезах. Может быть, это сезонность? Или мы привлекаем рекламой юзеров, которым не интересно наше приложение?
🧩 Главное - это сохранять открытый ум и не попадать в ловушку ошибки подтверждения. Если ты начнешь подгонять своё исследование под первоначальную гипотезу, то можешь упустить реальную причину из виду.
#кейс_на_диване
И снова на диване.
По опыту, чаще всего проблема в трекинге данных, а не в том, что-то что реально идёт не так. Отвалилось обновление витрины, данные не доехали, сломался трекинг кликов на сайте. При этом юзеры исправно переходили в приложение - мы просто эти переходы не увидели.
А вот если с трекингом всё хорошо, то тогда нужно включать режим исследователя. Смотрим, на каких страницах сайта упали переходы, в каких браузерах и на каких устройствах. Если ничего не нашли, смотрим данные в других разрезах. Может быть, это сезонность? Или мы привлекаем рекламой юзеров, которым не интересно наше приложение?
🧩 Главное - это сохранять открытый ум и не попадать в ловушку ошибки подтверждения. Если ты начнешь подгонять своё исследование под первоначальную гипотезу, то можешь упустить реальную причину из виду.
#кейс_на_диване
👌5👍3❤1
Не списывай на собеседовании
Часть кандидатов в отчаянной попытке вкатиться в IT идет по пути наименьшего сопротивления, а именно прибегает к помощи других людей на техническом интервью или списывает решение из ChatGPT или другой LLM-ки.
Спешу огорчить, такое сразу видно. Если кандидат думает, что он мастер конспирации, то спешу огорчить его еще раз. Даже если он не отводит взгляд в сторону, когда пишет очередную строчку кода или у него опытный диктор в наушниках, его легко раскусить наводящими вопросами:
❓ "Что ты сделал этой строчкой кода? А почему именно так, а не иначе? А расскажешь весь алгоритм решения?"
И да, есть и другие способы вычислить тех, кто хитрит.
Я провела уже около полусотни собеседований. По моей статистике, примерно каждый третий кандидат проходит собеседование не самостоятельно. Самый фееричный случай - когда у кандидата при демонстрации экрана всплывали подсказки другого человека из телеграма и он сразу отключал демонстрацию.
Другой кандидат - писал код в AI-среде, где искуственный интеллект большую часть кода написал за кандидата (в виде всплывающих подсказок). При этом сам кандидат не мог объяснить, что делает код и зачем.
Разумеется, ни одного такого кандидата мы не наняли.
📊 Аналитик - это человек, помогает принимать важные для бизнеса решения, а цена ошибки может быть велика. К тому же хочется доверять результатам анализа, а не перепроверять каждую строчку кода.
#career_advice
И снова на диване.
Часть кандидатов в отчаянной попытке вкатиться в IT идет по пути наименьшего сопротивления, а именно прибегает к помощи других людей на техническом интервью или списывает решение из ChatGPT или другой LLM-ки.
Спешу огорчить, такое сразу видно. Если кандидат думает, что он мастер конспирации, то спешу огорчить его еще раз. Даже если он не отводит взгляд в сторону, когда пишет очередную строчку кода или у него опытный диктор в наушниках, его легко раскусить наводящими вопросами:
И да, есть и другие способы вычислить тех, кто хитрит.
Я провела уже около полусотни собеседований. По моей статистике, примерно каждый третий кандидат проходит собеседование не самостоятельно. Самый фееричный случай - когда у кандидата при демонстрации экрана всплывали подсказки другого человека из телеграма и он сразу отключал демонстрацию.
Другой кандидат - писал код в AI-среде, где искуственный интеллект большую часть кода написал за кандидата (в виде всплывающих подсказок). При этом сам кандидат не мог объяснить, что делает код и зачем.
Разумеется, ни одного такого кандидата мы не наняли.
#career_advice
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍7👍1
И снова на диване.
Используешь ChatGPT, Deepseek и другие LLM в работе?
Используешь ChatGPT, Deepseek и другие LLM в работе?
Anonymous Poll
42%
Да, постоянно
41%
Да, время от времени
10%
Нет
7%
Тык
LLM-ки в работе аналитика
LLM или Large Language Models - это те самые языковые модели вроде ChatGPT или Deepseek.
LLM-ки упростили поиск нужной информации и ускорили поиск багов в коде. Теперь тот, кто их использует, опережает тех, кто не научился их использовать.
В этом посте расскажу, какие чаты можно использовать в работе. Спойлер:есть даже без VPN и регистрации.
1️⃣ Основной вариант - lmarena.ai
Этот сайт создавался для того, чтобы сравнивать перфоманс моделей между собой, поэтому там представлены практически все существующие языковые модели. Переходи на вкладку Direct Chat, выбирай необходимую модель и задавай вопрос.
Плюсы: не нужен VPN и регистрация. Большое количество моделей на выбор. Может работать с картинками.
Минусы: не сохраняется история чатов. Иногда отваливается соединение с моделью. Но если нужно зайти, спросить и уйти - подойдёт.
В lmarena я использую в работе в основном Claude Sonnet последней версии, реже ChatGPT.
2️⃣ Китайский чат Deepseek
Плюсы: работает бесплатно и без VPN, вся история чатов сохраняется. Можно подгрузить картинку или документ в дополнение к вопросу. Есть режим поиск (доступ в интернет) и глубокое мышление (модель сначала "размышляет").
Глубокое мышление, на мой субъективный взгляд, работает лучше, особенно если вопрос нетривиальный. Правда Deepseek мне больше нравится для нерабочих вопросов, консультирует хорошо по здоровью и питанию.
Минусы: бывает перегружен сервер, так как слишком много пользователей запускает запросы. В целом, пока что немного слабее ChatGPT.
3️⃣ Тот самый ChatGPT
Плюсы: Модель отличная, в бесплатной версии можно закидывать картинки, а не только текст. Модель может переходить по ссылкам или кидать нужные ссылки по запросу. Много интересных фичей в платной версии, например, модель сама может сделать исследовательский анализ данных, если ей закинуть датафрейм в pandas.
Минусы:Нужны танцы с бубном.
Нельзя использовать в России без VPN. Для создания аккаунта нужно подтвердить номер телефона (нероссийский). Если захочется подключить платную версию, нужна зарубежная карта.
P. S. Если остались вопросы, не стесняйся, пиши в комментариях ;)
#мысли_на_диване
И снова на диване.
LLM или Large Language Models - это те самые языковые модели вроде ChatGPT или Deepseek.
LLM-ки упростили поиск нужной информации и ускорили поиск багов в коде. Теперь тот, кто их использует, опережает тех, кто не научился их использовать.
В этом посте расскажу, какие чаты можно использовать в работе. Спойлер:
Этот сайт создавался для того, чтобы сравнивать перфоманс моделей между собой, поэтому там представлены практически все существующие языковые модели. Переходи на вкладку Direct Chat, выбирай необходимую модель и задавай вопрос.
Плюсы: не нужен VPN и регистрация. Большое количество моделей на выбор. Может работать с картинками.
Минусы: не сохраняется история чатов. Иногда отваливается соединение с моделью. Но если нужно зайти, спросить и уйти - подойдёт.
В lmarena я использую в работе в основном Claude Sonnet последней версии, реже ChatGPT.
Плюсы: работает бесплатно и без VPN, вся история чатов сохраняется. Можно подгрузить картинку или документ в дополнение к вопросу. Есть режим поиск (доступ в интернет) и глубокое мышление (модель сначала "размышляет").
Глубокое мышление, на мой субъективный взгляд, работает лучше, особенно если вопрос нетривиальный. Правда Deepseek мне больше нравится для нерабочих вопросов, консультирует хорошо по здоровью и питанию.
Минусы: бывает перегружен сервер, так как слишком много пользователей запускает запросы. В целом, пока что немного слабее ChatGPT.
Плюсы: Модель отличная, в бесплатной версии можно закидывать картинки, а не только текст. Модель может переходить по ссылкам или кидать нужные ссылки по запросу. Много интересных фичей в платной версии, например, модель сама может сделать исследовательский анализ данных, если ей закинуть датафрейм в pandas.
Минусы:
Нельзя использовать в России без VPN. Для создания аккаунта нужно подтвердить номер телефона (нероссийский). Если захочется подключить платную версию, нужна зарубежная карта.
P. S. Если остались вопросы, не стесняйся, пиши в комментариях ;)
#мысли_на_диване
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥3
Если ты недавно на канале, то давай познакомимся
Пару слов обо мне:
На канале делюсь своим опытом поиска работы и найма, кейсами из аналитики и карьерными советами.
💬 Что почитать на канале? ⤵️
1. Самая страшная ошибка аналитика
2. Как выйти из полосы неудач
3. Когнитивные искажения на собеседовании
4. Парадокс выбора
5. Для тех, кто не может вкатиться
6. Как проходить секцию по SQL
7. Прохождение секции по Python
8. Про зарплаты аналитиков
9. Как пробиться через отказы рекрутеров
10. Парадокс Симпсона
11. Как быть с токсичными коллегами?
12. Когда не стоит принимать оффер
13. Что нужно для старта в продуктовой аналитике?
14. Можно ли вкатиться после 25?
15. Почему мне отказали после собеса?
16. Одна из стратегий вкатывания
17. Почему джунам с каждым годом будет сложнее
18. О важности ничегонеделания
19. Как поговорить о повышении?
20. Как демотивирует успешный успех
21. Задачи на теорвер
22. Нейросети съедят джунов?
23. Какие навыки не заменит ИИ
24. Как понять, что пора менять работу?
25. Онбординг через боль
26. Дата-аналитик своего здоровья
27. Бигтех или микротех?
28. За что тебя хейтит наставник?
29. Тимлид - работа мечты?
Связь с автором и консультации @olya_na_divane
И снова на диване.
Пару слов обо мне:
Меня зовут Оля, сейчас я лид продуктовой аналитики в travel-tech компании. Ex. Data Analyst в Ozon.
Начала карьеру в аналитике 3,5 года назад. За год выросла до миддла, за 2,5 года - до лида. Провела 50+ собеседований и наняла 3-х аналитиков в команду.
На канале делюсь своим опытом поиска работы и найма, кейсами из аналитики и карьерными советами.
1. Самая страшная ошибка аналитика
2. Как выйти из полосы неудач
3. Когнитивные искажения на собеседовании
4. Парадокс выбора
5. Для тех, кто не может вкатиться
6. Как проходить секцию по SQL
7. Прохождение секции по Python
8. Про зарплаты аналитиков
9. Как пробиться через отказы рекрутеров
10. Парадокс Симпсона
11. Как быть с токсичными коллегами?
12. Когда не стоит принимать оффер
13. Что нужно для старта в продуктовой аналитике?
14. Можно ли вкатиться после 25?
15. Почему мне отказали после собеса?
16. Одна из стратегий вкатывания
17. Почему джунам с каждым годом будет сложнее
18. О важности ничегонеделания
19. Как поговорить о повышении?
20. Как демотивирует успешный успех
21. Задачи на теорвер
22. Нейросети съедят джунов?
23. Какие навыки не заменит ИИ
24. Как понять, что пора менять работу?
25. Онбординг через боль
26. Дата-аналитик своего здоровья
27. Бигтех или микротех?
28. За что тебя хейтит наставник?
29. Тимлид - работа мечты?
Связь с автором и консультации @olya_na_divane
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11✍5❤3