Тред про роли в data отрасли

https://twitter.com/dsunderhood/status/1352239176817778691

красивая картинка оттуда про разделение труда в работе с данными

И ещё пост главного по экспериментам из YELP о том, что все роли хороши и всех надо уважать и ценить. «Дата саентист» — это не следующая ступень развития аналитика. И вообще не надо всех подряд называть «дата саентистами».

https://www.linkedin.com/posts/eric-weber-060397b7_data-datascience-activity-6754417602614882304-_37T/

Them: Can you just quickly pull this data for me?

Me: Sure, let me just:

SELECT * FROM some_ideal_clean_and_pristine.table_that_you_think_exists

https://twitter.com/sethrosen/status/1252291581320757249

У меня есть две огненные вакансии про BI и Табло в Яндекс.

📈 BI-аналитик в Яндекс Go
Это новая позиция для Яндекса. Ищем человека, который хочет быть на стыке аналитики и визуализации. Вашей задачей будет развивать отчётность большого направления — аналитики приложений Яндекс Go. Необходимо разрабатывать стратегию развития отчётности, собирать данные и делать классные отчёты. Больше всего задач именно про дашборды, но придется готовить и данные. Вы не будете делать все-все дашборды для подразделения, но будете внутренним центром экспертизы по визуализации и Табло внутри команды продуктовой аналитики. Я же буду помогать вам советами и менторством.

Позиция уровня мидл/джун. Нужны классные навыки создания отчётов, сильный SQL, питон как преимущество.

Руководитель — Андрей Кармацкий, которого я считаю нереально крутым специалистом по визуализации и сложным аналитическим инструментам.
Описание вакансии на сайте


📊 Эксперт по визуализации в Маркет
Это позиция уровня тим-лида или мидла, готового к росту. В Маркете есть большая установка Табло и необходимо создать центр компетенций по визуализации. По сути, такая же позиция как у меня в Такси — нужно управлять BI-системой как продуктом. При этом на первом этапе нужно сделать примеры классных отчётов руками, провести обучение, наладить процессы организации контента на сервере, создать задачи на развитие инфраструктуры.

Здесь понадобятся как сильные навыки управления проектами и постановки целей, так и отличные знания визуализации и Табло. Моя команда на первом этапе поможет с примерами того, как это построено у нас.

Руководитель — Максим Левко, отвечающий за развитие DWH и инфраструктуры аналитики в Маркете.
Описание вакансии на сайте


Обе позиции в Москве, но с крутым кандидатом готовы обсудить и другие города. Зарплата обсуждается после интервью. В Яндексе классный соц. пакет, приятные коллеги, премии, опционы и просто интересно.

Присылайте мне в личку CV и небольшой рассказ про себя, смогу разместить вас в рекомендательной системе, или откликайтесь на сайте.

Готов ответить на вопросы — @rbunin
#вакансия

В каждой своей гугл таблице делаю так. И в чужих стараюсь тоже)

Как улучшить таблицу или график.

Часто приходится отправлять эти видосы кому-то.
Выложу сюда.

Это такая базовая гигиена, можно просто по шагам делать и получится лучше, чем было.

ребята из «Кружка» ездят по глубинке и показывают детям «другую жизнь»: как работают компьютеры, что есть такой интернет, как можно там что-то делать. Для детей это действительно больше дело — говорю как выросший в небольшом городе.

Послушайте подкаст или почитайте про ребят на сайте. Это большое и важное дело.

https://kruzhok.io/

Не знаю, как ребята это всё успевают в довесок к основной работе. Не могу пройти мимо — оформил ежемесячный взнос.

🎙 Образовательный проект «Кружок» ездит по маленьким российским городам и деревням и знакомит подростков с веб-разработкой, музыкой, астрономией и журналистикой. За 3 года «Кружок» был в Калининградской области, Дагестане, Республике Марий Эл и еще в 16 разных поездках.

Это эпизод о людях, которые делают «Кружок» и о тех, кто в нем участвует. Вы услышите голоса и звуки из Тарусы, дагестанского села Хрюг и марийской деревни Сардаял; ссылки ведут на сайты, которые сделали подростки. А ещё, я чуть не расплакался во время этого интервью.

Один из лучших наших эпизодов, блестящая работа нашего редактора Юли Яковлевой и звукорежиссера Нины Мамотиной, слушайте на всех платформах: Apple, Google, ютуб, Castbox, Spotify, Яндекс, Overcast и веб-версия.

А ещё кружок снимает офигенные короткие фильмы о своих поездках, их можно посмотреть на ютубе. Поддержать проект можно вот тут.

Новый джуниор замедляет команду

Чтобы начать приносить пользу, надо много чего узнать. Даже опытным ребятам надо время, чтобы разобраться в новом проекте. И чем меньше опыта, тем больше нужно времени.

А ещё на адаптацию нового сотрудника нужно время сотрудника бывалого — время, которое он мог бы потратить, например, на код. Поэтому новый сотрудник замедляет команду, а не наоборот.

Как может новый сотрудник приносить пользу?

«взгляд новичка» — опытные ребята отдельно прокачивают навык смотреть на свой проект как первый раз. Ведь когда ты сам всё спроектировал с нуля, нестыковки и дефекты уже не бросаются.

А новому сотруднику и тренировать ничего не нужно — он и так всё видит впервые. И поэтому может подмечать что ему было неудобно и где ему жмут новые процессы. Про коммуникацию в слаке, про расположение корпоративных документов, про процедуру регулярных созвонов.

Вот Всеволод Скрипник показывает хороший пример (хоть он и совсем не джуниор)
https://news.1rj.ru/str/vsvld_skrpnk/293

Главное не перегнуть палку, делясь потом наблюдениями :-) Для этого можно представить как Гарри Поттер на своей первой неделе даёт Дамблдору ценные указания™ по улучшению Хогвартса.

Мальчишки и девчонки! Мы в Практикуме планируем в этом году кратно увеличить количество полезного и задорного образовательного контента, посвященного дата-профессиям.

Мы умеем делать тексты такими, чтобы студенты в них влюблялись: интересными, понятными, образовательными на 100%. Но ничего не получится без экспертов, которые готовы делиться своим опытом и вместе с нами превращать знания в качественный образовательный опыт: продумывать структуру уроков, генерировать и искать датасеты для заданий, придумывать примеры, описывать простыми словами сложные теоретические концепции, создавать проверочные задания и квизы.

Поэтому мы ищем людей, профессионально разбирающихся в таких темах как data science, data analytics, data engineering, готовых вместе с нами делать топовый edtech-контент. Так победим!

Ссылка на вакансию тут

Присылайте резюме на почту polinanagorna@yandex-team.ru или в Telegram Полине @polinanahor

Ложная дихотомия

Ложная дихотомия — это когда кажется, что выбора всего два и надо обязательно выбрать один из них.

Я, как один из тех, кто только выучил новый термин, люблю это рассказывать (вот как сейчас) и находить ложные дихотомии в чужих решениях. Например, с работой: люди решают оставаться или уходить — хотя таких работ на рынке очень много и есть из чего выбрать.

А вчера обсуждали с коллегой курсы по Tableau: он говорил, что дорого — а я вступился и начал оправдывать эту цену (зачем-то). Интересно, что я даже не заметил, как сам провалился в ложную дихотомию! Пока коллега не предложил третий вариант, у меня в голове было всего два выбора: «дорого» и «не дорого».

А вариант, кстати, отличный: за цену групповых курсов нанять себе личного ментора с большим опытом и получить 20+ часов персональных консультаций.

Ложная дихотомия на Википедии

Yandex.Go Data Driven Backstage

Не секрет, что в Yandex.GO (Такси, Драйв, Лавка, Еда) умеют работать с данными. Но прежде чем стать кристально чистой эссенцией пророческих знаний, данные проходят через несколько стадий очистки, перегонки и выдержки — за все это отвечает наша служба DMP (Data Management Platfrom).

На конференции SmartData ребята из службы DMP подсветили часть интересных нюансов про внутреннее устройство подготовки данных для аналитики всего Yandex.GO.

Highly Normilized Hybrid Model
Для того, чтобы сделать структуру DWH гибкой, существуют современные подходы к проектированию: Data Vault и Anchor modeling — похожие и разные одновременно. Задавшись вопросом, какую из двух методологий выбрать, Евгений и Николай пришли к неожиданному ответу: выбирать надо не между подходами, выбирать надо лучшее из двух подходов.

Как мы разрабатываем DMP для Yandex.GO
Владимир рассказывает про мотивацию, которая нужна для разработки собственного ETL-инструмента, про превращение ETL и DWH в DMP. Из доклада вы узнаете, какие проблемы возникают в процессе разработки DMP и про опыт их решения.

P.S.
Наши ребята засветились в еще одном интересном докладе Максима Стаценко Обзор технологий хранения больших данных как эксперты.

P.P.S.
А еще DMP Такси нанимает

Ну как красиво! Карта высот острова Оаху, Гавайи. Автор - Александр Варламов и у него просто фантастический профиль на паблике: https://public.tableau.com/profile/alexandervar#!/

Гифка с реддита

Послушать:

Лену Бунину — гендиректора Яндекса и профессора МГУ про то нужна ли математика в программировании.

Вместе с ведущим — Салатом Галимовым — прошлись по всем сервисам Яндекса и прикинули сколько там математики. В среднем по рынку примерно 20% программистам нужна математика. В Яндекса — примерно половине. Например, сделать распределённую устойчивую и быструю базу данных.

Интересно, что математика иногда уходит в полную абстракцию и не совсем понятно как это можно применить в реальном мире. Так было и с популярными сейчас нейросетями — математическую основу для придумали ещё в 70-х, но до 2000-х годов не было доступной компьютерной мощности для их применения.

https://news.1rj.ru/str/ctodaily/1270


Анализ данных и Python

Суровые программисты из Moscow Python пригласили BI разработчика поговорить про анализ данных

Интересно, что ребята быстро пробежались перечислили основные инструменты жду анализа данных и потом долго обсуждали критическое мышление и общие когнитивные способности. Набор обсуждаемых книг тоже получился нетипичным: Thinking Fast and Slow Даниела Канемана и «Слепой часовщик» Ричарда Докинза.

Подкаст в Apple Podcasts

#data_podcast

Давайте знакомиться!

Меня зовут Саша Михайлов и я всегда любил покопаться в данных: дай только из чего-нибудь сделать гугл-таблицу. Вот например парсил веб-страницу просто через гугл-таблицу.

До того, как стал учить Питон, я как-то написал конвертатор эксельки из 1С в приличную таблицу, используя только внутренние формулы О_о

После универа работал специалистом по логистике. Отучился в Яндекс.Практикуме на аналитика данных и потом нашёл работу по новой специальности.

Меня взяли делать аналитику для торгового центра, вот только данных для анализа не было ¯\_(ツ)_/¯ — мне как раз и предстояло их собрать. Дали сервер с убунтой, показали где брать данные и попросили собрать всё в одной базе (и сделать верхнеуровневые дешборды). Так я освоил на практике ETL пайплайны: пришлось работать с базами данных, API и даже чуток вебскрапить. Потом я узнал, что эта профессия называется дата инженер :-)

А после этого перешёл в агентство по заказной разработке (таки вошёл в IT, ага). Делаю почти то же самое, только для разных клиентов и в бо́льших масштабах: Airflow, git, Docker, Google Cloud, BigQuery. Познаю что такое инкрементальность и идемпотентность.

Хочу узнать побольше о тех, кто читает этот канал. Так я смогу лучше формулировать мысли и подбирать идеи для постов. Так что здесь время от времени будут появляться небольшие опросы — не пугайтесь)