Forwarded from Под капотом Яндекс.Такси
Беспилотные автомобили – будущее, к которому мы можем прикоснуться уже сейчас, достаточно пару минут постоять на тротуаре вдоль Комсомольского проспекта в Хамовниках. Пассажиров они пока не возят, но вполне себе объезжают полуостров в беспилотном режиме под присмотром специально подготовленного водителя.
28 мая в 20:00 у вас будет возможность позадавать вопросы про беспилотники и науку, с этим связанную, Боре Янгелю. Боря – инженер-исследователь, между работой в Яндексе успел поработать в Microsoft. В Яндексе работал над "мозгами" Алисы, а сегодня занимается алгоритмами предсказания дорожной обстановки для беспилотников.
Ребята из ruvds организуют прямой эффир с сессией вопросов и ответов. Эфир будет в их инстаграмме. Видео трансляции так же выложат на YouTube.
P.S. На фото - Боря. Он увлекается парашютным спортом.
Подробности по ссылке:
https://ruvds.timepad.ru/event/1313474/
28 мая в 20:00 у вас будет возможность позадавать вопросы про беспилотники и науку, с этим связанную, Боре Янгелю. Боря – инженер-исследователь, между работой в Яндексе успел поработать в Microsoft. В Яндексе работал над "мозгами" Алисы, а сегодня занимается алгоритмами предсказания дорожной обстановки для беспилотников.
Ребята из ruvds организуют прямой эффир с сессией вопросов и ответов. Эфир будет в их инстаграмме. Видео трансляции так же выложат на YouTube.
P.S. На фото - Боря. Он увлекается парашютным спортом.
Подробности по ссылке:
https://ruvds.timepad.ru/event/1313474/
Forwarded from Datalytics
A/B тестирование — это неотъемлемая часть работы над продуктом. С его помощью можно проверить гипотезу о том, поменяется ли выбранная продуктовая метрика, если изменить что-то в продукте, — например, увеличится ли количество пользователей, если изменить дизайн страницы регистрации. Для этого сравниваются результаты в тестовой и контрольной группах пользователей: первой выборке показывают новое решение, а у контрольной группы продукт остаётся неизменным.
При этом важно проверить, будет ли изменение статистически значимым: подтвердить, что наблюдаемая разница у тестовой и контрольных групп действительно связана с нововведениями в продукте, а не является случайностью. Для этого можно применять традиционный (частотный) или байесовский подход к A/B тестированию. У обоих методов есть свои сторонники и противники, но байесовский подход позволяет проще визуализировать данные и интерпретировать результат эксперимента. Академия Яндекса перевела статью из блога Towards Data Science о том, как провести байесовское A/B тестирование и разобраться в его работе.
https://academy.yandex.ru/posts/prostoy-gid-po-bayesovskomu-a-b-testirovaniyu-na-python
При этом важно проверить, будет ли изменение статистически значимым: подтвердить, что наблюдаемая разница у тестовой и контрольных групп действительно связана с нововведениями в продукте, а не является случайностью. Для этого можно применять традиционный (частотный) или байесовский подход к A/B тестированию. У обоих методов есть свои сторонники и противники, но байесовский подход позволяет проще визуализировать данные и интерпретировать результат эксперимента. Академия Яндекса перевела статью из блога Towards Data Science о том, как провести байесовское A/B тестирование и разобраться в его работе.
https://academy.yandex.ru/posts/prostoy-gid-po-bayesovskomu-a-b-testirovaniyu-na-python
Forwarded from Интернет-аналитика // Алексей Никушин (Алексей Никушин)
Эксперимент
Завтра в 14:00 по Московскому времени мы предлагаем всем вместе посмотреть лекцию Анатолия Карпова, с которой он выступал на Матемаркетинге-2019.
Анатолий рассказывает какие подводные камни ожидают аналитиков при проведении экспериментов и как научиться их избегать. Вы глубже поймете статистику и разберетесь в том, каких ошибок можно избежать при проведении A/B тестов.
Добавьте напоминание себе в календарь
По окончании трансляции в закрытом чате появится ссылка на Zoom-конференцию, где в течение 20 минут Анатолий ответит на заданные вопросы. В чате, во время лекции можно будет задать вопросы спикеру, а также сразу получить презентацию и расшифровку доклада.
Ссылка на telegram-чат (будет удален по окончании лекции)
@internetanalytics
Завтра в 14:00 по Московскому времени мы предлагаем всем вместе посмотреть лекцию Анатолия Карпова, с которой он выступал на Матемаркетинге-2019.
Анатолий рассказывает какие подводные камни ожидают аналитиков при проведении экспериментов и как научиться их избегать. Вы глубже поймете статистику и разберетесь в том, каких ошибок можно избежать при проведении A/B тестов.
Добавьте напоминание себе в календарь
По окончании трансляции в закрытом чате появится ссылка на Zoom-конференцию, где в течение 20 минут Анатолий ответит на заданные вопросы. В чате, во время лекции можно будет задать вопросы спикеру, а также сразу получить презентацию и расшифровку доклада.
Ссылка на telegram-чат (будет удален по окончании лекции)
@internetanalytics
Forwarded from Тёмная сторона / Темнографика
Побеждать надо не силу, а слабость
1. Как только разговор заходит о том, как стартап собирается победить конкурента — сразу слышу фразы типа «добавим фич», «сделаем удобнее (лучше, быстрее)». Это очень похоже на то, что мы собираемся сокрушить силу конкурента своей еще большей силой — количеством фич, удобством, скоростью и т.д.
2. Хотя еще Сунь Цзы в «Искусстве войны» писал: «Во время войны избегай чужой силы и бей туда, где есть слабость». Не надо стараться собрать больше сил там, где противник уже силен. Надо найти слабое место и собрать все свои силы там.
3. Во всех супермаркетах были и есть большие алкогольные отделы. Стали ли «Красное & Белое» создавать еще более большой выбор? Нет. Они увидели слабость — большой выбор, но долго идти из дома. WordPress — мощный инструмент для создания сайтов. Стала ли Тильда делать более мощный ВордПресс? Нет. Они увидели слабость — гибко и мощно, но слишком сложно для одностраничных лендингов.
4. Вывод. Не надо пытаться делать больше/лучше/удобнее то, что конкуренты уже делают. Не надо искать того, что конкуренты не делают — они, наверняка, не делают этого не из глупости. Надо искать то, что они уже делают — но плохо для какой-то определенной категории пользователей. И сделать это конкретное плохо — хорошо для конкретных людей.
1. Как только разговор заходит о том, как стартап собирается победить конкурента — сразу слышу фразы типа «добавим фич», «сделаем удобнее (лучше, быстрее)». Это очень похоже на то, что мы собираемся сокрушить силу конкурента своей еще большей силой — количеством фич, удобством, скоростью и т.д.
2. Хотя еще Сунь Цзы в «Искусстве войны» писал: «Во время войны избегай чужой силы и бей туда, где есть слабость». Не надо стараться собрать больше сил там, где противник уже силен. Надо найти слабое место и собрать все свои силы там.
3. Во всех супермаркетах были и есть большие алкогольные отделы. Стали ли «Красное & Белое» создавать еще более большой выбор? Нет. Они увидели слабость — большой выбор, но долго идти из дома. WordPress — мощный инструмент для создания сайтов. Стала ли Тильда делать более мощный ВордПресс? Нет. Они увидели слабость — гибко и мощно, но слишком сложно для одностраничных лендингов.
4. Вывод. Не надо пытаться делать больше/лучше/удобнее то, что конкуренты уже делают. Не надо искать того, что конкуренты не делают — они, наверняка, не делают этого не из глупости. Надо искать то, что они уже делают — но плохо для какой-то определенной категории пользователей. И сделать это конкретное плохо — хорошо для конкретных людей.
Forwarded from Интернет-аналитика // Алексей Никушин (Алексей Никушин)
Подборка материалов для изучения SQL.
Попытался ранжировать от легкого к сложному
Для новичков: https://it-black.ru/category/rubriki/samouchitel-po-sql/
Вводные курсы на конкурирующих площадках:
https://www.datacamp.com/courses/intro-to-sql-for-data-science
https://www.datacamp.com/courses/joining-data-in-postgresql
https://www.geeksforgeeks.org/sql-tutorial/#basics
https://classroom.udacity.com/courses/ud197
https://app.dataquest.io/m/252/introduction-to-sql
https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming/sql
Все на английском, но нет причин переживать - синтаксис все равно на английском, а все остальное там очень легкое для понимания.
Статья "Как думать на SQL": https://habrahabr.ru/post/305926/
Отдельно про оконные функции, так как это головная боль многих:
- Очень хорошая статья про оконные функции
- Курс на Datacamp (почти весь про "оконки")
Тренажёры по SQL:
http://www.sql-ex.ru/
https://sqlbolt.com/
https://www.w3schools.com/sql/
Совместная работа с SQL и Python
https://www.dataquest.io/course/sql-fundamentals
https://www.dataquest.io/course/sql-joins-relations
https://www.dataquest.io/course/sql-databases-advanced
Более продвинутый уровень.
https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-relational-databases-in-python
https://www.codecademy.com/learn/learn-sql
https://www.hackerrank.com/domains/sql
Оптимизация SQL-запросов - доклад (2 часа)
— жизненный цикл запросов — механизм подготовки, кеширования и исполнения запросов в MS SQL;
— основы чтения планов выполнения запросов;
— влияние внешних ключей, кластерных представлений и вычислимых столбцов на производительность запроса;
— проблема неявного преобразования типов;
— статистика сервера и как она может влиять на скорость исполнения запроса.
Почти все бесплатно. Для Datacamp по интернету ходит ссылка-скидка на 75%
Теперь у вас нет оправданий, чтобы не знать базовый язык аналитиков.
@internetanalytics
Попытался ранжировать от легкого к сложному
Для новичков: https://it-black.ru/category/rubriki/samouchitel-po-sql/
Вводные курсы на конкурирующих площадках:
https://www.datacamp.com/courses/intro-to-sql-for-data-science
https://www.datacamp.com/courses/joining-data-in-postgresql
https://www.geeksforgeeks.org/sql-tutorial/#basics
https://classroom.udacity.com/courses/ud197
https://app.dataquest.io/m/252/introduction-to-sql
https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming/sql
Все на английском, но нет причин переживать - синтаксис все равно на английском, а все остальное там очень легкое для понимания.
Статья "Как думать на SQL": https://habrahabr.ru/post/305926/
Отдельно про оконные функции, так как это головная боль многих:
- Очень хорошая статья про оконные функции
- Курс на Datacamp (почти весь про "оконки")
Тренажёры по SQL:
http://www.sql-ex.ru/
https://sqlbolt.com/
https://www.w3schools.com/sql/
Совместная работа с SQL и Python
https://www.dataquest.io/course/sql-fundamentals
https://www.dataquest.io/course/sql-joins-relations
https://www.dataquest.io/course/sql-databases-advanced
Более продвинутый уровень.
https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-relational-databases-in-python
https://www.codecademy.com/learn/learn-sql
https://www.hackerrank.com/domains/sql
Оптимизация SQL-запросов - доклад (2 часа)
— жизненный цикл запросов — механизм подготовки, кеширования и исполнения запросов в MS SQL;
— основы чтения планов выполнения запросов;
— влияние внешних ключей, кластерных представлений и вычислимых столбцов на производительность запроса;
— проблема неявного преобразования типов;
— статистика сервера и как она может влиять на скорость исполнения запроса.
Почти все бесплатно. Для Datacamp по интернету ходит ссылка-скидка на 75%
Теперь у вас нет оправданий, чтобы не знать базовый язык аналитиков.
@internetanalytics
Forwarded from Интернет-аналитика // Алексей Никушин (Алексей Никушин)
Подборка материалов для изучения SQL.
Попытался ранжировать от легкого к сложному
Для новичков: https://it-black.ru/category/rubriki/samouchitel-po-sql/
Вводные курсы на конкурирующих площадках:
https://www.datacamp.com/courses/intro-to-sql-for-data-science
https://www.datacamp.com/courses/joining-data-in-postgresql
https://www.geeksforgeeks.org/sql-tutorial/#basics
https://classroom.udacity.com/courses/ud197
https://app.dataquest.io/m/252/introduction-to-sql
https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming/sql
Все на английском, но нет причин переживать - синтаксис все равно на английском, а все остальное там очень легкое для понимания.
Статья "Как думать на SQL": https://habrahabr.ru/post/305926/
Отдельно про оконные функции, так как это головная боль многих:
- Очень хорошая статья про оконные функции
- Курс на Datacamp (почти весь про "оконки")
Тренажёры по SQL:
http://www.sql-ex.ru/
https://sqlbolt.com/
https://www.w3schools.com/sql/
Совместная работа с SQL и Python
https://www.dataquest.io/course/sql-fundamentals
https://www.dataquest.io/course/sql-joins-relations
https://www.dataquest.io/course/sql-databases-advanced
Более продвинутый уровень.
https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-relational-databases-in-python
https://www.codecademy.com/learn/learn-sql
https://www.hackerrank.com/domains/sql
Оптимизация SQL-запросов - доклад (2 часа)
— жизненный цикл запросов — механизм подготовки, кеширования и исполнения запросов в MS SQL;
— основы чтения планов выполнения запросов;
— влияние внешних ключей, кластерных представлений и вычислимых столбцов на производительность запроса;
— проблема неявного преобразования типов;
— статистика сервера и как она может влиять на скорость исполнения запроса.
Почти все бесплатно. Для Datacamp по интернету ходит ссылка-скидка на 75%
Теперь у вас нет оправданий, чтобы не знать базовый язык аналитиков.
@internetanalytics
Попытался ранжировать от легкого к сложному
Для новичков: https://it-black.ru/category/rubriki/samouchitel-po-sql/
Вводные курсы на конкурирующих площадках:
https://www.datacamp.com/courses/intro-to-sql-for-data-science
https://www.datacamp.com/courses/joining-data-in-postgresql
https://www.geeksforgeeks.org/sql-tutorial/#basics
https://classroom.udacity.com/courses/ud197
https://app.dataquest.io/m/252/introduction-to-sql
https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming/sql
Все на английском, но нет причин переживать - синтаксис все равно на английском, а все остальное там очень легкое для понимания.
Статья "Как думать на SQL": https://habrahabr.ru/post/305926/
Отдельно про оконные функции, так как это головная боль многих:
- Очень хорошая статья про оконные функции
- Курс на Datacamp (почти весь про "оконки")
Тренажёры по SQL:
http://www.sql-ex.ru/
https://sqlbolt.com/
https://www.w3schools.com/sql/
Совместная работа с SQL и Python
https://www.dataquest.io/course/sql-fundamentals
https://www.dataquest.io/course/sql-joins-relations
https://www.dataquest.io/course/sql-databases-advanced
Более продвинутый уровень.
https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-relational-databases-in-python
https://www.codecademy.com/learn/learn-sql
https://www.hackerrank.com/domains/sql
Оптимизация SQL-запросов - доклад (2 часа)
— жизненный цикл запросов — механизм подготовки, кеширования и исполнения запросов в MS SQL;
— основы чтения планов выполнения запросов;
— влияние внешних ключей, кластерных представлений и вычислимых столбцов на производительность запроса;
— проблема неявного преобразования типов;
— статистика сервера и как она может влиять на скорость исполнения запроса.
Почти все бесплатно. Для Datacamp по интернету ходит ссылка-скидка на 75%
Теперь у вас нет оправданий, чтобы не знать базовый язык аналитиков.
@internetanalytics
Forwarded from Analyzecore
Когда-то я работал в банке 🏦. Мы всегда использовали таблицы для представления результатов анализа. Какую бы информацию не готовили, это почти всегда были таблицы. В лучшем случае, добавляли ужасный и бесполезный для отчета пайчарт, а особо продвинутые аналитики - донат чарт 🍩
Это могли быть довольно большие таблицы с кучей разнообразных цифр. Но, в банке все привыкли работать с таблицами и никого это не смущало. Свою тягу к красивому я реализовал там же, в таблицах. Я научился делать очень красивые таблицы, стал мастером красивых таблиц. )))
Прошло несколько лет и я случайно посмотрел вдохновляющее видео, которое открыло для меня визуализацию данных. Какой-то другой, совершенно удивительный мир, в котором цифры перерождались в визуальные объекты и могли очень точно и красиво донести основную мысль. (что, кстати, не отрицает и противоположного эффекта).
Хочу поделиться этим видео с вами и может быть кто-то еще разделит мой восторг и отношение к визуализации данных. Если нет, то вы, как минимум, найдете много интересных фактов. Если что, есть субтитры на многих языках.
https://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization
В качестве бонуса вторая ссылка на классику жанра от Ханса Рослинга. Мне кажется, одно из самых известных выступлений про визуализацию данных.
https://www.youtube.com/watch?v=hVimVzgtD6w
Это могли быть довольно большие таблицы с кучей разнообразных цифр. Но, в банке все привыкли работать с таблицами и никого это не смущало. Свою тягу к красивому я реализовал там же, в таблицах. Я научился делать очень красивые таблицы, стал мастером красивых таблиц. )))
Прошло несколько лет и я случайно посмотрел вдохновляющее видео, которое открыло для меня визуализацию данных. Какой-то другой, совершенно удивительный мир, в котором цифры перерождались в визуальные объекты и могли очень точно и красиво донести основную мысль. (что, кстати, не отрицает и противоположного эффекта).
Хочу поделиться этим видео с вами и может быть кто-то еще разделит мой восторг и отношение к визуализации данных. Если нет, то вы, как минимум, найдете много интересных фактов. Если что, есть субтитры на многих языках.
https://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization
В качестве бонуса вторая ссылка на классику жанра от Ханса Рослинга. Мне кажется, одно из самых известных выступлений про визуализацию данных.
https://www.youtube.com/watch?v=hVimVzgtD6w
Ted
The beauty of data visualization
David McCandless turns complex data sets (like worldwide military spending, media buzz, Facebook status updates) into beautiful, simple diagrams that tease out unseen patterns and connections. Good design, he suggests, is the best way to navigate information…
Forwarded from Datalytics
Отличная статья про визуализацию данных с помощью Plotly. Статья рассказывает о том как строить различные интерактивные визуализации от простых вроде line-chart до более сложных, например, отображение данных на карте
https://habr.com/ru/post/502958/
https://habr.com/ru/post/502958/
Хабр
Шпаргалка по визуализации данных в Python с помощью Plotly
Plotly — библиотека для визуализации данных, состоящая из нескольких частей: Front-End на JS Back-End на Python (за основу взята библиотека Seaborn) Back-End на R В этой простыне все...
Forwarded from Интернет-аналитика // Алексей Никушин (Алексей Никушин)
Подборка сложных практических статей, которые с легкостью бы вошли в учебник по маркетинговой аналитике, если бы он существовал
Сергей Довганич из Renta опубликовал очень ёмкий шаблон для подготовки технического задания по внедрению расширенной электронной торговли (enhanced ecommerce) в Google Analytics. Вам или вашему аналитику остается только пройтись по рекомендациям и адаптировать под конкретный проект.
https://docs.google.com/document/d/1C93r88stYkevqEufnjhxK1jV00DYIPCw4jy9wIUIb_g/edit
Парни из digital-агентства newage написали статью о post-view атрибуции в Facebook: о ней мало кто сейчас говорит, а зря. Постарались по существу и на реальных цифрах.
https://newage.agency/ru/post-view-atribuciya-facebook-kak-pravilno-ocenivat-reklamnye-kampanii/
Антон Елфимов на GoPractice подробно описал процесс настройки аналитики мобильного приложения и создания структуры ивентов для аналитики приложения.
https://gopractice.ru/mobile_analytics_implementation/
Андрей Осипов @schoolWA опубликовал новый материал про bigquery, в этот раз это готовая ETL, которая позволяет загружать данные по рекламе facebook ads в google bigquery каждый день и данные по обменному курсу валют.
Все построено на google cloud functions, и по сути, будет почти бесплатно в использовании.
Статья: https://bit.ly/2XtKccE
Репозиторий: https://github.com/snegireff/facebook_ads_bigquery_etl
@internetanalytics
Сергей Довганич из Renta опубликовал очень ёмкий шаблон для подготовки технического задания по внедрению расширенной электронной торговли (enhanced ecommerce) в Google Analytics. Вам или вашему аналитику остается только пройтись по рекомендациям и адаптировать под конкретный проект.
https://docs.google.com/document/d/1C93r88stYkevqEufnjhxK1jV00DYIPCw4jy9wIUIb_g/edit
Парни из digital-агентства newage написали статью о post-view атрибуции в Facebook: о ней мало кто сейчас говорит, а зря. Постарались по существу и на реальных цифрах.
https://newage.agency/ru/post-view-atribuciya-facebook-kak-pravilno-ocenivat-reklamnye-kampanii/
Антон Елфимов на GoPractice подробно описал процесс настройки аналитики мобильного приложения и создания структуры ивентов для аналитики приложения.
https://gopractice.ru/mobile_analytics_implementation/
Андрей Осипов @schoolWA опубликовал новый материал про bigquery, в этот раз это готовая ETL, которая позволяет загружать данные по рекламе facebook ads в google bigquery каждый день и данные по обменному курсу валют.
Все построено на google cloud functions, и по сути, будет почти бесплатно в использовании.
Статья: https://bit.ly/2XtKccE
Репозиторий: https://github.com/snegireff/facebook_ads_bigquery_etl
@internetanalytics
Google Docs
Типовое тз по внедрению Enhanced Ecommerce — Renta
Внедрение расширенной электронной торговли для проекта site.com Нам необходимо передать действия пользователей на сайте в модуль электронной торговли Google Analytics. Это осуществляется с помощью выполнения JavaScript-кода. Примеры и описание приведены…
Forwarded from Интернет-аналитика // Алексей Никушин (Алексей Никушин)
Продолжаем.
Все мы прекрасно понимаем, что для того, чтобы собрать и агрегировать данные из разных источников, а после этого вычистить их и собрать в единый верный отчёт, нужно приложить уйму усилий и зачастую нагородить кучу костылей.
Несколько лет назад Даниил Кравцов из Томска переехал в Сан-Фран, чтобы найти инвестиции для своей ETL-платформы, которая позволяет автоматизировать процесс выгрузки данных из маркетинговых и рекламных источников.
В прошлом году Даниил был на Матемаркетинге и видео его выступления сегодня открыто для всех.
А кроме этого, он сегодня в 19:30 по Москве он на созвоне (вебинар) с Романом Нестером из Вышки - зарегистрироваться и задать вопросы можно по ссылке https://events.webinar.ru/event/4696094/4792944
Все мы прекрасно понимаем, что для того, чтобы собрать и агрегировать данные из разных источников, а после этого вычистить их и собрать в единый верный отчёт, нужно приложить уйму усилий и зачастую нагородить кучу костылей.
Несколько лет назад Даниил Кравцов из Томска переехал в Сан-Фран, чтобы найти инвестиции для своей ETL-платформы, которая позволяет автоматизировать процесс выгрузки данных из маркетинговых и рекламных источников.
В прошлом году Даниил был на Матемаркетинге и видео его выступления сегодня открыто для всех.
А кроме этого, он сегодня в 19:30 по Москве он на созвоне (вебинар) с Романом Нестером из Вышки - зарегистрироваться и задать вопросы можно по ссылке https://events.webinar.ru/event/4696094/4792944
YouTube
Даниил Кравцов, Improvado - Как объединить и анализировать данные между маркетинговыми приложениями.
Совсем скоро Матемаркетинг-22, 17-18 ноября
Подробности: https://matemarketing.ru/
Программа: https://clck.ru/y6jEV
Купить билет: https://matemarketing.ru/
В настоящее время компании, которые полагаются только на человеческие ресурс будут проигрывать компаниям…
Подробности: https://matemarketing.ru/
Программа: https://clck.ru/y6jEV
Купить билет: https://matemarketing.ru/
В настоящее время компании, которые полагаются только на человеческие ресурс будут проигрывать компаниям…
Forwarded from Интернет-аналитика // Алексей Никушин (Алексей Никушин)
И последнее на сегодня.
На днях я читал отзыв Алексея Ярошенко об учебе в MADE.
Алексей 7 лет был маркетологом, а сейчас data scientist в крупнейшем белорусском интернет-гипермаркете 21vek.by. Так вот, он пишет, что MADE - это "бесплатно, долго, 1.5 года, «на выживание», отчисляя тех, кто не тянет". При этом, он подробно описывает пул материалов, которые он изучил "до" и "во время" школы.
И случайно так совпало, что MADE пришли ко мне за рекламным размещением. И я подумал, что ссылка на реальный отзыв гораздо лучше, чем просто пост в канале. И теперь, когда у вас есть ссылка на отзыв ученика, коротко рассказываю о промо-части:
- В Академии можно обучаться очно или дистанционно по одной из трех специальностей: Data Scientist, Machine Learning Engineer или Data Engineer.
- Они запускают командный "бой" Python против C++ на Хабре.
Тематика Big Data, ML и AI: фреймворки; сложные технические вопросы; задачи с кодом; очки опыта и рейды в комментарии.
Это сделано для того, чтобы перейти на следующий уровень и открыть новую специализацию. Тайминг ограничен. На решение каждой задачи – 5 минут.
Чья команда сильнее – Python или C++ можно будет узнать через неделю на на Хабре.
- На курсах MADE осваивают прикладной анализ данных, разработку моделей машинного обучения для высоконагруженных сервисов, обработку больших данных, компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание речи и другие актуальные темы. Чтобы стать студентом Академии, нужно пройти вступительный отбор. Лучшие выпускники получат приглашение на работу в компанию.
Заявки принимаются до 1 августа.
Ссылка: https://vk.cc/auoVCA
#реклама
На днях я читал отзыв Алексея Ярошенко об учебе в MADE.
Алексей 7 лет был маркетологом, а сейчас data scientist в крупнейшем белорусском интернет-гипермаркете 21vek.by. Так вот, он пишет, что MADE - это "бесплатно, долго, 1.5 года, «на выживание», отчисляя тех, кто не тянет". При этом, он подробно описывает пул материалов, которые он изучил "до" и "во время" школы.
И случайно так совпало, что MADE пришли ко мне за рекламным размещением. И я подумал, что ссылка на реальный отзыв гораздо лучше, чем просто пост в канале. И теперь, когда у вас есть ссылка на отзыв ученика, коротко рассказываю о промо-части:
- В Академии можно обучаться очно или дистанционно по одной из трех специальностей: Data Scientist, Machine Learning Engineer или Data Engineer.
- Они запускают командный "бой" Python против C++ на Хабре.
Тематика Big Data, ML и AI: фреймворки; сложные технические вопросы; задачи с кодом; очки опыта и рейды в комментарии.
Это сделано для того, чтобы перейти на следующий уровень и открыть новую специализацию. Тайминг ограничен. На решение каждой задачи – 5 минут.
Чья команда сильнее – Python или C++ можно будет узнать через неделю на на Хабре.
- На курсах MADE осваивают прикладной анализ данных, разработку моделей машинного обучения для высоконагруженных сервисов, обработку больших данных, компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание речи и другие актуальные темы. Чтобы стать студентом Академии, нужно пройти вступительный отбор. Лучшие выпускники получат приглашение на работу в компанию.
Заявки принимаются до 1 августа.
Ссылка: https://vk.cc/auoVCA
#реклама
Forwarded from Про BI, DWH, DE
Коллеги, кто еще не знает, организаторы конференции по аналитике Go Analytics! - Adventum и OWOX - открыли доступы к записям выступлений за 4 года. 105 докладов по аналитике и продуктовому маркетингу точно помогут с пользой провести время.
Если не знаете, с чего начать - вот топ популярных докладов:
1. Simo Ahava, 8-bit-sheep: "In the war between tactics and strategy, communication wins the game"
2. Андрей Зайко, Adventum: "Внедряем аналитику Самое важное на старте за 30 минут"
3. Владимир Баяндин и Надежда Меньшикова, Skyeng: "Как data driven подход в операционных процессах помогает расти в три раза каждый год"
Доступ к докладам можно получить по ссылке: https://bit.ly/2MjC1KT
Если не знаете, с чего начать - вот топ популярных докладов:
1. Simo Ahava, 8-bit-sheep: "In the war between tactics and strategy, communication wins the game"
2. Андрей Зайко, Adventum: "Внедряем аналитику Самое важное на старте за 30 минут"
3. Владимир Баяндин и Надежда Меньшикова, Skyeng: "Как data driven подход в операционных процессах помогает расти в три раза каждый год"
Доступ к докладам можно получить по ссылке: https://bit.ly/2MjC1KT
2020.goanalytics.ru
Go Analytics! – бесплатный доступ к записям конференций 2016-2019
Forwarded from GoPractice!
Симулятор GoPractice станет частью магистерской программы Высшей Школы Экономики. Это первый и уникальный прецедент для российского высшего образования.
Два с небольшим года назад мы запустили Симулятор, где наши студенты смогли приобретать практические навыки в совершенно новом формате. Эксперимент по смене подхода к образованию с "теория потом практика" в "практика потом теория” оказался успешным (более 5000 студентов учатся в Симуляторе, улучшают свои продукты, добиваются прогресса в карьере).
Сегодня я хочу поделиться важным следующим шагом для GoPractice. Симулятор станет частью магистерской программы Высшей Школы Экономики «Коммуникации, основанные на данных» (https://datadrivencommunications.ru/). Это двухлетняя вечерняя магистратура, которая выпускает менеджеров по управлению продуктом и маркетингом на основе данных. В конце обучения студенты получают диплом государственного образца с международным приложением (European Diploma Supplement), который засчитывают зарубежные работодатели. 22 июня стартует третий набор, частью программы для которых будет обучение на Симуляторе GoPractice c поддержкой от фасилитатора от университета.
Это партнерство случилось во многом благодаря Роме Нестеру. Рома построил Сегменто (большие данные в таргетинге рекламы) и продал компанию Сбербанку. Теперь он делает в ВШЭ магистратуру, где студенты получат реальные практические навыки и будут востребованы бизнесом. По-моему, это очень круто, когда академический и бизнес миры соединяются вместе в образовании. И мы рады быть первопроходцами в этом процессе – департамент коммуникаций ВШЭ стал первым среди всех российских ВУЗов, кто внедрил онлайн-симулятор в свою обязательную программу с государственным дипломом.
4 июня в 7 часов по Москве будет вебинар с моим участием, где я буду отвечать на разные вопросы о своем опыта, о работе с продуктом, о продуктовой аналитике. Записаться можно тут: https://bit.ly/2ZKuHjf
Два с небольшим года назад мы запустили Симулятор, где наши студенты смогли приобретать практические навыки в совершенно новом формате. Эксперимент по смене подхода к образованию с "теория потом практика" в "практика потом теория” оказался успешным (более 5000 студентов учатся в Симуляторе, улучшают свои продукты, добиваются прогресса в карьере).
Сегодня я хочу поделиться важным следующим шагом для GoPractice. Симулятор станет частью магистерской программы Высшей Школы Экономики «Коммуникации, основанные на данных» (https://datadrivencommunications.ru/). Это двухлетняя вечерняя магистратура, которая выпускает менеджеров по управлению продуктом и маркетингом на основе данных. В конце обучения студенты получают диплом государственного образца с международным приложением (European Diploma Supplement), который засчитывают зарубежные работодатели. 22 июня стартует третий набор, частью программы для которых будет обучение на Симуляторе GoPractice c поддержкой от фасилитатора от университета.
Это партнерство случилось во многом благодаря Роме Нестеру. Рома построил Сегменто (большие данные в таргетинге рекламы) и продал компанию Сбербанку. Теперь он делает в ВШЭ магистратуру, где студенты получат реальные практические навыки и будут востребованы бизнесом. По-моему, это очень круто, когда академический и бизнес миры соединяются вместе в образовании. И мы рады быть первопроходцами в этом процессе – департамент коммуникаций ВШЭ стал первым среди всех российских ВУЗов, кто внедрил онлайн-симулятор в свою обязательную программу с государственным дипломом.
4 июня в 7 часов по Москве будет вебинар с моим участием, где я буду отвечать на разные вопросы о своем опыта, о работе с продуктом, о продуктовой аналитике. Записаться можно тут: https://bit.ly/2ZKuHjf
Forwarded from Интернет-аналитика // Алексей Никушин (Алексей Никушин)
Леша Куличевский @kulichevskiy описал процесс создания системы сквозной аналитики без подключения сторонних сервисов.
Как подключаться к AmoCRM по API (на Python) и забирать данные о сделках.
https://github.com/kulichevskiy/end-to-end/blob/master/amocrm.ipynb
Как подключаться к AmoCRM по API (на Python) и забирать данные о сделках.
https://github.com/kulichevskiy/end-to-end/blob/master/amocrm.ipynb
GitHub
end-to-end/amocrm.ipynb at master · kulichevskiy/end-to-end
Code snippets for creation of your own end-to-end analytics system - kulichevskiy/end-to-end
Forwarded from Интернет-аналитика // Алексей Никушин (Алексей Никушин)
Нашел просто потрясающие видео-обучалки по работе с массивами в Excel:
1. Массивы и принцип их работы в старых версиях
2. Динамические массивы в Excel Office 365 - просто бомба!
Файлы к видео доступны по ссылке
Автор - Эльбина Ризаханова (fb)
@internetanalytics
1. Массивы и принцип их работы в старых версиях
2. Динамические массивы в Excel Office 365 - просто бомба!
Файлы к видео доступны по ссылке
Автор - Эльбина Ризаханова (fb)
@internetanalytics
Forwarded from A/B testing
Краткое руководство по реализации A/B тестов на Python:
https://medium.com/@robbiegeoghegan/implementing-a-b-tests-in-python-514e9eb5b3a1
Github Repository: https://github.com/RobbieGeoghegan/AB_Testing
via @ABtesting
https://medium.com/@robbiegeoghegan/implementing-a-b-tests-in-python-514e9eb5b3a1
Github Repository: https://github.com/RobbieGeoghegan/AB_Testing
via @ABtesting
Medium
Implementing A/B Tests in Python
A quick guide to experiment design and implementation
Forwarded from Под капотом Яндекс.Такси
В 2016 году я был свидетелем следующей ситуации. Наш руководитель службы поддержки пришел к (тогда ещё CMO) Дане Шулейко и говорит: "Если мы продолжим расти в том же духе, то за следующие полгода мне нужно будет нанять 100 агентов поддержки – подтверди бюджет на найм". Даня подумал и ответил, что, пожалуй, подтвердит найм 5 человек: 4 инженеров и 1 проджект-менеджера, – а SLA остаются прежними. Так мы вступили на путь автоматизации рутинной работы.
В 2018 году, когда первые низковисящие фрукты оптимизации были уже сняты, мы начали использовать машинное обучение в этих задачах.
На сегодняшний день в Яндекс.Такси:
– 83% сообщений на первой линии поддержки разбирается роботом,
– 93% проверок биометрии водителей осуществляетcя алгоритмом полностью автоматически,
– 32% проверок фотографий автомобилей обрабатывается с помощью ML.
ML читает чаты между пользователем и водителем, слушает звонки, проверяет брендинг с камер, распознает усталых и отвлекшихся водителей и многое многое другое.
Если вы хотите так же, подключайтесь на бесплатную онлайн–конференцию DataStart, которая состоится 30 июня, – на ней будет делиться опытом непревзойдённая Таня Савельева, руководитель команды анализа неструктурированных данных.
https://datastart.ru/online-summer-2020/?utm_source=yataxi&utm_medium=cpc&utm_campaign=speaker
В 2018 году, когда первые низковисящие фрукты оптимизации были уже сняты, мы начали использовать машинное обучение в этих задачах.
На сегодняшний день в Яндекс.Такси:
– 83% сообщений на первой линии поддержки разбирается роботом,
– 93% проверок биометрии водителей осуществляетcя алгоритмом полностью автоматически,
– 32% проверок фотографий автомобилей обрабатывается с помощью ML.
ML читает чаты между пользователем и водителем, слушает звонки, проверяет брендинг с камер, распознает усталых и отвлекшихся водителей и многое многое другое.
Если вы хотите так же, подключайтесь на бесплатную онлайн–конференцию DataStart, которая состоится 30 июня, – на ней будет делиться опытом непревзойдённая Таня Савельева, руководитель команды анализа неструктурированных данных.
https://datastart.ru/online-summer-2020/?utm_source=yataxi&utm_medium=cpc&utm_campaign=speaker
Forwarded from Trisigma — про эксперименты
Продолжая тему A/A-тестов
Материал от команды EXPlatform про то, как ребята проверяют качество системы сплитования. В нем рассматриваются очень показательные кейсы с RATIO. Например, если неправильно посчитать метрику, это тоже может сказываться на результатах A/A-теста.
https://onedrive.live.com/view.aspx?resid=8612090E610871E4!288827&ithint=file%2cdocx&authkey=!AE3UclwDsmPl80Y
Материал от команды EXPlatform про то, как ребята проверяют качество системы сплитования. В нем рассматриваются очень показательные кейсы с RATIO. Например, если неправильно посчитать метрику, это тоже может сказываться на результатах A/A-теста.
https://onedrive.live.com/view.aspx?resid=8612090E610871E4!288827&ithint=file%2cdocx&authkey=!AE3UclwDsmPl80Y
Forwarded from Trisigma — про эксперименты
Еще раз про ratio.
Коллеги из VK делятся своим опытом работы с ratio метриками. В статье ребята сравнивают разные способы работы с ratio и оценивают чувствительность этих методов при помощи моделирования a/a тестов.
https://medium.com/@vktech/practitioners-guide-to-statistical-tests-ed2d580ef04f
Рассматриваются следующие инструменты, про многие из них мы уже писали раньше:
1) Дельта-метод для оценки дисперсии ratio
2) CUPED для ratio – про возможности CUPED для ratio метрик говорят редко, но в исходной статье есть целый раздел для приманения. Для оценки дисперсии коллеги из MS рекомендуют использовать дельта-метод.
3) Линеаризация от Яндекс
4) Bootstrap для ratio
5) Intra-user correlation – в научной среде для таких кейсов часто используют block bootstrap, но коллеги из ebay предлагают простое и доступное решение
Коллеги из VK делятся своим опытом работы с ratio метриками. В статье ребята сравнивают разные способы работы с ratio и оценивают чувствительность этих методов при помощи моделирования a/a тестов.
https://medium.com/@vktech/practitioners-guide-to-statistical-tests-ed2d580ef04f
Рассматриваются следующие инструменты, про многие из них мы уже писали раньше:
1) Дельта-метод для оценки дисперсии ratio
2) CUPED для ratio – про возможности CUPED для ratio метрик говорят редко, но в исходной статье есть целый раздел для приманения. Для оценки дисперсии коллеги из MS рекомендуют использовать дельта-метод.
3) Линеаризация от Яндекс
4) Bootstrap для ratio
5) Intra-user correlation – в научной среде для таких кейсов часто используют block bootstrap, но коллеги из ebay предлагают простое и доступное решение
Medium
Practitioner’s Guide to Statistical Tests
Hi, we are Nikita and Daniel from the CoreML team at VK. It’s our job to design and improve recommender systems for friends, music, videos…
Forwarded from Trisigma — про эксперименты
Написали статью для ProductSense про то, как оценивать качество систем сплитования для A/B.
https://sense23.com/post/kejs-kak-opredelyat-kachestvo-sistemy-a-b-testirovaniya?fbclid=IwAR3hBiyRVXT7VIO8gHlWFr3N2Sf74Pzz5DDdjvK3aLx-uhEoWtAfQO5XNPw
А 10го июня в 20-00 на совместном митапе Experiment Fest
x karpov.courses прочитаем лекцию про то, что такое метрики здоровья экспериментов и как их считать.
https://www.experiment-fest.ru/expf_karpov
https://sense23.com/post/kejs-kak-opredelyat-kachestvo-sistemy-a-b-testirovaniya?fbclid=IwAR3hBiyRVXT7VIO8gHlWFr3N2Sf74Pzz5DDdjvK3aLx-uhEoWtAfQO5XNPw
А 10го июня в 20-00 на совместном митапе Experiment Fest
x karpov.courses прочитаем лекцию про то, что такое метрики здоровья экспериментов и как их считать.
https://www.experiment-fest.ru/expf_karpov
Блог ProductSense
Кейс: как определять качество системы A/B-тестирования
Коллеги из ExperimentFest рассказывают, чем объясняется качество системы сплитования трафика и как его определить. В своей работе компании часто сталкиваются с ситуациями, когда системы сплитования…
Forwarded from WebAnalytics (Осиюк Дмитрий)
Google уже почти два года как выкатила крутейшую фичу в Google Data Studio — Extract Data. Это такой тип Data Source, который позволяет вытаскивать какой-то кусок данных из ваших существующих источников, гибко настраивать диапазон дат для извлечения и автоматически обновлять эти данные по расписанию. Например, можно настроить ежедневное извлечение данных с 2020.01.01 по вчерашний день и создавать такие метрики, как на скрине (коннектор GA не позволяет делать такие формулы). Это позволяет создавать метрики, аналогичные целям в GA, только даже на исторических данных и даже на уровне пользователей (цели в GA работают на сеансах). Главное ограничение: извлеченные источники данных пока что могут содержать только до 100 МБ данных.
via @WebAnalyst
via @WebAnalyst