Forwarded from Reveal the Data
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📘Анонс книги «От дашборда к системе»
Что же — этот день настал! Я выпускаю книгу, в которой собрал свой опыт за 10 лет работы с визуализацией данных и дашбордами.
Книга в процессе написания, но большая часть уже готова. Мы решили выпускать её постепенно — по несколько глав в месяц (в видео я оговорился и пообещал быстрее, но это неправда😅). Сейчас доступны введение и глава про продуктовые подходы к BI-системам.
Книга будет бесплатно доступна в электронном формате на сайте DataLens, а печатная версия появится в следующем году, когда выпустим все главы.
Подробнее про книгу я рассказываю в видео, а почитать первые главы можно уже на сайте:
👉 книга 👈
P.S. Большое спасибо команде DataLens, что решили поучаствовать в этом проекте!
Что же — этот день настал! Я выпускаю книгу, в которой собрал свой опыт за 10 лет работы с визуализацией данных и дашбордами.
Книга в процессе написания, но большая часть уже готова. Мы решили выпускать её постепенно — по несколько глав в месяц (в видео я оговорился и пообещал быстрее, но это неправда😅). Сейчас доступны введение и глава про продуктовые подходы к BI-системам.
Книга будет бесплатно доступна в электронном формате на сайте DataLens, а печатная версия появится в следующем году, когда выпустим все главы.
Подробнее про книгу я рассказываю в видео, а почитать первые главы можно уже на сайте:
👉 книга 👈
P.S. Большое спасибо команде DataLens, что решили поучаствовать в этом проекте!
👍8🔥5🎉3
Ребята, приглашаю на бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян - эксперт в области аналитики и CEO школы аналитики Simulative — в прямом эфире разберет все важные аспекты в работе аналитика, а также расскажет как получить оффер быстрее других.
Это прям 100% классное событие для тех кто только зашел в аналитику и для тех, кто хочет в нее зайти в ближайшее время. Особенно если вы не понимаете, какие навыки действительно важны или боитесь, что без опыта вас не возьмут на работу. Кстати тут разберут и возрастной аспект: как стать аналитиком в 30/40/50 лет и т.д.
На вебинаре будет:
— Покажем реальные примеры, как оформить резюме и портфолио, чтобы привлекать внимание;
— Обсудим какие отклики работают, а какие сразу отправляют в корзину;
— Изнанка найма: инсайдерский взгляд на процессы отбора
🕗 По классике для ребят - в конце будет новый бонус, который поможет бустануть вашу карьеру, так что смотрите до конца!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1🔥1
Forwarded from Токсичный (it) архитектор
Давайте я вам, дети, расскажу, что такое современная IT-конференция.
Это не храм знаний. Это даже не рынок обмена опытом. Это гигантская ярмарка тщеславия, где одни делают вид, что учат, а другие - что учатся. И всё это за чужой счет.
Компания оплачивает ему всё: перелет, отель класса «я-слишком-хорош-для-хостела», суточные и полную зарплату.
А что взамен? Иллюзия «прокачки HR-бренда». Мифическая вера, что джуны в зале тут же захотят к вам работать.
На практике компания инвестирует в то, чтобы сотрудник красиво упаковал себя для рынка и получил +$500 к офферу от конкурента, который клюнет на строчку «Спикер на крутой конфе».
И пока этот «евангелист» вещает со сцены про космолеты, у него в проде падает сервис. Его команда, матерясь, разгребает техдолг, который он оставил, потому что был «занят слайдами».
А что с залом?
К 2025 году большие конференции перестали вызывать ажиотаж у тех, кто реально пишет код. У них нет времени на трехдневный запой под видом нетворкинга. А компания не готова отдать 100к за билет, чтобы послушать пересказ документации.
Раньше привозили мировых звезд - Фаулера, дядюшку Боба. Это был глоток воздуха. А сегодня? Локальные спикеры, которых ты и так встретишь на любом митапе или в YouTube на x1.5 скорости бесплатно.
Самыми честными остались бесплатные митапы от компаний.
Да, это неприкрытый хантинг. Но здесь всё прозрачно. Компания говорит: «Смотрите, какие задачи мы решаем. Вот пицца, вот вакансии». Разработчик приходит, ест, слушает и, возможно, меняет работу. Сделка честная. Никакого пафоса про «миссию» и «развитие комьюнити».
Так что же делать?
Настоящее развитие происходит не в конференц-залах, а в IDE, в код-ревью и в отчетах об инцидентах. Всё остальное - театр.
#заметкинаполях
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥4🙏1🐳1
Forwarded from Находки в опенсорсе
git-lfs: храним большие файлы в репозитории правильно
https://www.youtube.com/watch?v=82wj6y2rmR4
Вы сталкивались с проблемой, что рабочий проект клонируется 10 минут?
А когда начинаешь разбираться: почему так? То оказывается, что внутри десятки непережатых картинок для фронта, которые еще и менялись регулярно (а значит, оставили след в истории git навсегда).
Данная проблема влияет не только на локальное использование, ведь мы на самом деле довольно редко делаем
Решение: использовать git-lfs!
Я пригласил замечательного Олега Чирухина @tg_1red2black, чтобы обсудить:
- Как работает git-lfs на базовом уровне?
- Как мигрировать на него с базового сетапа?
- Как он устроен внутри? Поднимаем https://github.com/git-lfs/lfs-test-server и детально смотрим, что там внутри происходит
Ну и конечно чуть-чуть глянули исходники, они, кстати, на #go 🌚️️️️
Обсуждение: как вы храните большие файлы в рабочих проектах? Насколько большие файлы вы храните?
| Поддержать | YouTube | GitHub | Чат |
https://www.youtube.com/watch?v=82wj6y2rmR4
Вы сталкивались с проблемой, что рабочий проект клонируется 10 минут?
А когда начинаешь разбираться: почему так? То оказывается, что внутри десятки непережатых картинок для фронта, которые еще и менялись регулярно (а значит, оставили след в истории git навсегда).
Данная проблема влияет не только на локальное использование, ведь мы на самом деле довольно редко делаем
git clone с нуля, но и самое главное – на скорость всех наших сборок (если мы не используем fetch-depth: 1 или аналог, а использовать их надо). Решение: использовать git-lfs!
Я пригласил замечательного Олега Чирухина @tg_1red2black, чтобы обсудить:
- Как работает git-lfs на базовом уровне?
- Как мигрировать на него с базового сетапа?
- Как он устроен внутри? Поднимаем https://github.com/git-lfs/lfs-test-server и детально смотрим, что там внутри происходит
Ну и конечно чуть-чуть глянули исходники, они, кстати, на #go 🌚️️️️
Обсуждение: как вы храните большие файлы в рабочих проектах? Насколько большие файлы вы храните?
| Поддержать | YouTube | GitHub | Чат |
YouTube
Находки в опенсорсе: git-lfs, не засоряй репозиторий большими файлами зря! #git
GigaCode – AI-ассистент разработчика c агентным режимом. Это полноценный помощник разработчика, способный понимать контекст проекта и выполнять задачи от анализа до готового решения. Ассистент сам открывает нужные файлы, вносит изменения, запускает тесты…
❤3👍2🔥1
Forwarded from Неэффективный менеджер / Бережливое производство
Этот текст сворован откуда-то, не знаю, откуда. Но я смеялся с него прямо в вагоне метро🤣
В прошлом квартале я внедрил Microsoft Copilot для 4000 сотрудников.
30 долларов за рабочее место в месяц.
1,4 миллиона долларов в год.
Я назвал это «цифровой трансформацией».
Совету директоров понравилась эта фраза.
Они одобрили ее за одиннадцать минут.
Никто не спросил, что она на самом деле будет делать.
В том числе и я.
Я сказал всем, что это «увеличит производительность в 10 раз».
Это не реальная цифра.
Но звучит как реальная.
Отдел кадров спросил, как мы будем измерять это 10-кратное увеличение.
Я ответил, что будем «использовать аналитические панели».
Они перестали задавать вопросы.
Через три месяца я проверил отчеты об использовании.
47 человек открыли его.
12 использовали их более одного раза.
Один из них был я.
Я использовал их, чтобы обобщить электронное письмо, которое я мог прочитать за 30 секунд.
На это ушло 45 секунд.
Плюс время, которое понадобилось, чтобы исправить галлюцинации.
Но я назвал это «успехом пилотного проекта».
Успех означает, что пилотный проект не потерпел явного провала.
Финансовый директор спросил о рентабельности инвестиций.
Я показал ему график.
График шел вверх и вправо.
Он измерял «возможности ИИ».
Я придумал этот показатель.
Он одобрительно кивнул.
Теперь мы «имеем возможности ИИ».
Я не знаю, что это значит.
Но это есть в нашей презентации для инвесторов.
Старший разработчик спросил, почему мы не используем Claude или ChatGPT.
Я ответил, что нам нужна «безопасность корпоративного уровня».
Он спросил, что это значит.
Я ответил: «соответствие требованиям».
Он спросил, каким требованиям.
Я ответил: «всем».
Он выглядел скептически.
Я назначил ему «беседу о карьерном росте».
Он перестал задавать вопросы.
Microsoft прислала команду для изучения кейса.
Они хотели представить нас как историю успеха.
Я сказал им, что мы «сэкономили 40 000 часов».
Я рассчитал это число, умножив количество сотрудников на число, которое я придумал.
Они не проверяли его.
Они никогда не проверяют.
Теперь мы на сайте Microsoft.
«Глобальная компания достигает 40 000 часов прироста производительности с Copilot».
Генеральный директор поделился этим на LinkedIn.
Он получил 3000 лайков.
Он никогда не пользовался Copilot.
Ни один из руководителей не пользовался.
У нас есть исключение.
«Стратегическая направленность требует минимального отвлечения внимания на цифровые технологии».
Я написал эту политику.
Лицензии продлеваются в следующем месяце.
Я прошу о расширении.
Еще 5000 мест.
Мы не использовали первые 4000.
Но на этот раз мы «будем стимулировать внедрение».
Внедрение означает обязательное обучение.
Обучение означает 45-минутный вебинар, который никто не смотрит.
Но его завершение будет отслеживаться.
Завершение — это показатель.
Показатели попадают в дашборды.
Дашборды попадают в презентации для совета директоров.
Презентации для совета директоров помогают мне получить повышение.
К третьему кварталу я буду старшим вице-президентом.
Я до сих пор не знаю, что делает Copilot.
Но я знаю, для чего он нужен.
Он нужен, чтобы показать, что мы «инвестируем в ИИ».
Инвестиции означают расходы.
Расходы означают обязательства.
Обязательства означают, что мы серьезно относимся к будущему.
Будущее — это то, что я говорю.
До тех пор, пока график идет вверх и вправо.
В прошлом квартале я внедрил Microsoft Copilot для 4000 сотрудников.
30 долларов за рабочее место в месяц.
1,4 миллиона долларов в год.
Я назвал это «цифровой трансформацией».
Совету директоров понравилась эта фраза.
Они одобрили ее за одиннадцать минут.
Никто не спросил, что она на самом деле будет делать.
В том числе и я.
Я сказал всем, что это «увеличит производительность в 10 раз».
Это не реальная цифра.
Но звучит как реальная.
Отдел кадров спросил, как мы будем измерять это 10-кратное увеличение.
Я ответил, что будем «использовать аналитические панели».
Они перестали задавать вопросы.
Через три месяца я проверил отчеты об использовании.
47 человек открыли его.
12 использовали их более одного раза.
Один из них был я.
Я использовал их, чтобы обобщить электронное письмо, которое я мог прочитать за 30 секунд.
На это ушло 45 секунд.
Плюс время, которое понадобилось, чтобы исправить галлюцинации.
Но я назвал это «успехом пилотного проекта».
Успех означает, что пилотный проект не потерпел явного провала.
Финансовый директор спросил о рентабельности инвестиций.
Я показал ему график.
График шел вверх и вправо.
Он измерял «возможности ИИ».
Я придумал этот показатель.
Он одобрительно кивнул.
Теперь мы «имеем возможности ИИ».
Я не знаю, что это значит.
Но это есть в нашей презентации для инвесторов.
Старший разработчик спросил, почему мы не используем Claude или ChatGPT.
Я ответил, что нам нужна «безопасность корпоративного уровня».
Он спросил, что это значит.
Я ответил: «соответствие требованиям».
Он спросил, каким требованиям.
Я ответил: «всем».
Он выглядел скептически.
Я назначил ему «беседу о карьерном росте».
Он перестал задавать вопросы.
Microsoft прислала команду для изучения кейса.
Они хотели представить нас как историю успеха.
Я сказал им, что мы «сэкономили 40 000 часов».
Я рассчитал это число, умножив количество сотрудников на число, которое я придумал.
Они не проверяли его.
Они никогда не проверяют.
Теперь мы на сайте Microsoft.
«Глобальная компания достигает 40 000 часов прироста производительности с Copilot».
Генеральный директор поделился этим на LinkedIn.
Он получил 3000 лайков.
Он никогда не пользовался Copilot.
Ни один из руководителей не пользовался.
У нас есть исключение.
«Стратегическая направленность требует минимального отвлечения внимания на цифровые технологии».
Я написал эту политику.
Лицензии продлеваются в следующем месяце.
Я прошу о расширении.
Еще 5000 мест.
Мы не использовали первые 4000.
Но на этот раз мы «будем стимулировать внедрение».
Внедрение означает обязательное обучение.
Обучение означает 45-минутный вебинар, который никто не смотрит.
Но его завершение будет отслеживаться.
Завершение — это показатель.
Показатели попадают в дашборды.
Дашборды попадают в презентации для совета директоров.
Презентации для совета директоров помогают мне получить повышение.
К третьему кварталу я буду старшим вице-президентом.
Я до сих пор не знаю, что делает Copilot.
Но я знаю, для чего он нужен.
Он нужен, чтобы показать, что мы «инвестируем в ИИ».
Инвестиции означают расходы.
Расходы означают обязательства.
Обязательства означают, что мы серьезно относимся к будущему.
Будущее — это то, что я говорю.
До тех пор, пока график идет вверх и вправо.
😁27🔥14❤6
Forwarded from LEFT JOIN
Гайд: как настроить WAL, чтобы отслеживать изменения в PostgreSQL?
Возможно, кто-то из прочитавших заголовок скажет — зачем возиться с WAL, если есть более простые способы.
Да, действительно, и, если вам нужно мониторить изменения в небольшой, не слишком часто обновляющейся таблице, то это отличный вариант. Но дело в том, что все уведомления
Кроме того, их размер ограничен 8000 байтов, чего может быть недостаточно. А еще, если сервис-получатель был по какой-то причине не доступен и сообщение не дошло, повторное через NOTIFY не отправляется — то есть данные просто потеряются.
В общем, не идеальный вариант.
🔜 Альтернатива — это настроить Write-Ahead Log или WAL, чтобы получать уведомления из него.
Спойлер: этот вариант тоже не идеальный. Как минимум, придется повозиться:
🔵 Изменить
🔵 Создать
🔵 Создать listener, который будет получать уведомления и перенаправлять их дальше — в очередную таблицу, в приложение или мессенджер. Или вообще распечатать.
Но если вам нужно настроить отправку уведомлений и другие способы не подходят, это может быть вполне рабочее решение. Как воплотить его в жизнь, по шагам описано в подробном (очень подробном) гайде.
Возможно, кто-то из прочитавших заголовок скажет — зачем возиться с WAL, если есть более простые способы.
NOTIFY, например.Да, действительно, и, если вам нужно мониторить изменения в небольшой, не слишком часто обновляющейся таблице, то это отличный вариант. Но дело в том, что все уведомления
NOTIFY падают в одну очередь, и если таких уведомлений много, то они затормозят работу всей БД.Кроме того, их размер ограничен 8000 байтов, чего может быть недостаточно. А еще, если сервис-получатель был по какой-то причине не доступен и сообщение не дошло, повторное через NOTIFY не отправляется — то есть данные просто потеряются.
В общем, не идеальный вариант.
Спойлер: этот вариант тоже не идеальный. Как минимум, придется повозиться:
wal_level на logical со стандартного replica — так он начнет делать более подробные записи о том, как и что конкретно изменилось в базе. publications (то есть, расписать, какие таблицы и действия вы хотите отслеживать) и репликационный слот (то есть отдельную копию WAL, которая гарантирует, что никакие важные данные из лога не удалятся, пока уведомление не будет отправлено).Но если вам нужно настроить отправку уведомлений и другие способы не подходят, это может быть вполне рабочее решение. Как воплотить его в жизнь, по шагам описано в подробном (очень подробном) гайде.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
Forwarded from Архитектор Данных
Все видели это в "профессиональных" промтах:
- стань супер-экспертом в (чем-то)
- не ври мне, я майор НКВД
Наконец провели эксперимент
Что сделали:
Исследователи отправляли ИИ разные запросы. В одних промптах писали: "Представь, что ты топовый эксперт в такой-то сфере". В других: ты новичок. А потом сравнивали эти ответы с обычными, где вообще не задавали никакую роль.
Ну и фразы в духе "ты мировой эксперт" никак не улучшают точность ответов. Зато если попросить модель вести себя как ребёнок, или дурачок, качество ответов действительно падает, и ИИ начинает отвечать хуже.
Какие выводы:
- Назвать модель экспертом не значит сделать её умнее.
- Пару магических фраз в промпте не превращают ИИ в гения.
- Зато можно легко специально оглупить модель, если просить её играть глупую роль.
Как быть теперь тем, кто напродавал курсов, где учит простых смертных писать профессиональные промпты - не знаю.
Пейпер тут
- стань супер-экспертом в (чем-то)
- не ври мне, я майор НКВД
Наконец провели эксперимент
Что сделали:
Исследователи отправляли ИИ разные запросы. В одних промптах писали: "Представь, что ты топовый эксперт в такой-то сфере". В других: ты новичок. А потом сравнивали эти ответы с обычными, где вообще не задавали никакую роль.
Ну и фразы в духе "ты мировой эксперт" никак не улучшают точность ответов. Зато если попросить модель вести себя как ребёнок, или дурачок, качество ответов действительно падает, и ИИ начинает отвечать хуже.
Какие выводы:
- Назвать модель экспертом не значит сделать её умнее.
- Пару магических фраз в промпте не превращают ИИ в гения.
- Зато можно легко специально оглупить модель, если просить её играть глупую роль.
Как быть теперь тем, кто напродавал курсов, где учит простых смертных писать профессиональные промпты - не знаю.
Пейпер тут
👍7🔥2😁2
Как закрыть разрыв между обучением и работой в Data Science
Теорию можно выучить, курсы пройти, статьи прочитать, но в какой-то момент упираешься в одно и то же: нет ощущения реальной работы, непонятно, как выглядят ожидания от специалиста на уровне Middle и выше. В итоге знания есть, а уверенности и опыта — нет.
Чтобы закрыть этот разрыв, нужен формат, где ты не просто «учишься», а регулярно решаешь задачи, похожие на рабочие: анализируешь продуктовые метрики, пишешь сложный SQL, строишь и интерпретируешь модели, проверяешь гипотезы и работаешь с неопределенностью. С фидбеком, разбором решений и возможностью сравнить свой подход с тем, как это делают в индустрии.
Именно под такую практику создан симулятор Data Science от karpovꓸcourses — платформа с реальными бизнес-кейсами, уровнями сложности от базового до Middle+/Senior, современным стеком и возможностью собрать портфолио по ходу работы.
Автор симулятора — Валерий Бабушкин, работал в WhatsApp, руководил отделом Data Science and Engineering в X5 Retail Group, был директором по аналитике и машинному обучению в компаниях Яндекс и Alibaba. Ведёт курс Data Science в Высшей Школе Экономики. Консультирует центральный банк Казахстана по вопросам анализа данных.
Соберите портфолио и прокачайте навыки, которые ценят в индустрии — https://clc.to/erid_2W5zFK19mnY
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFK19mnY
Теорию можно выучить, курсы пройти, статьи прочитать, но в какой-то момент упираешься в одно и то же: нет ощущения реальной работы, непонятно, как выглядят ожидания от специалиста на уровне Middle и выше. В итоге знания есть, а уверенности и опыта — нет.
Чтобы закрыть этот разрыв, нужен формат, где ты не просто «учишься», а регулярно решаешь задачи, похожие на рабочие: анализируешь продуктовые метрики, пишешь сложный SQL, строишь и интерпретируешь модели, проверяешь гипотезы и работаешь с неопределенностью. С фидбеком, разбором решений и возможностью сравнить свой подход с тем, как это делают в индустрии.
Именно под такую практику создан симулятор Data Science от karpovꓸcourses — платформа с реальными бизнес-кейсами, уровнями сложности от базового до Middle+/Senior, современным стеком и возможностью собрать портфолио по ходу работы.
Автор симулятора — Валерий Бабушкин, работал в WhatsApp, руководил отделом Data Science and Engineering в X5 Retail Group, был директором по аналитике и машинному обучению в компаниях Яндекс и Alibaba. Ведёт курс Data Science в Высшей Школе Экономики. Консультирует центральный банк Казахстана по вопросам анализа данных.
Соберите портфолио и прокачайте навыки, которые ценят в индустрии — https://clc.to/erid_2W5zFK19mnY
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFK19mnY
👍4🔥2
Forwarded from М-м-м, Толстой!
Спам-спам-спам
Реклама, как вода, ищет все способы дорваться до вашего внимания — и успешно их находит.
Недавно мой друг заходил обслужить свой vpn-сервер и, заглянув в логи, оторопел, увидев там рекламные запросы.
То есть, помимо ботов, пытающихся найти стандартные уязвимости или получить доступ к данным, там есть запросы, цель которых — написать тебе в лог что-то типа "смотри, у нас вот есть классный security-scanner, попробуй."
Балл за находчивость.
📰 М-м-м, Толстой
Реклама, как вода, ищет все способы дорваться до вашего внимания — и успешно их находит.
Недавно мой друг заходил обслужить свой vpn-сервер и, заглянув в логи, оторопел, увидев там рекламные запросы.
То есть, помимо ботов, пытающихся найти стандартные уязвимости или получить доступ к данным, там есть запросы, цель которых — написать тебе в лог что-то типа "смотри, у нас вот есть классный security-scanner, попробуй."
Балл за находчивость.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁7🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📊 Аналитические навыки: от теории к практике!
🔥 Мы подготовили для вас 3 бесплатных вебинара курса «Аналитик данных» для тех, кто хочет освоить современные инструменты анализа данных. Не пропустите — регистрируйтесь прямо сейчас!
🔸 Вебинар 1: Визуализация данных в Tableau
📅 24 декабря, 20:00
Что узнаете:
- Как начать работу в Tableau: структура интерфейса и подключение данных
- Создание первых визуализаций и настройка под цели анализа
- Объединение графиков и таблиц в интерактивный дашборд
🔸 Вебинар 2: SQL для аналитиков
📅 15 января, 20:00
Что вас ждет:
- Разбор пяти ключевых SQL-инструментов на понятных примерах
- Мини-практика: написание реальных запросов вместе
- Анализ бизнес-кейса и демонстрация работы аналитика
🔸 Вебинар 3: Анализ аномалий в данных
📅 21 января, 20:00
Что будет:
- Визуализация и первичный поиск аномалий с помощью графиков
- Статистические методы обнаружения аномалий: квантили и межквартильный размах
- Машинное обучение для поиска аномалий: алгоритм Isolation Forest и расширение возможностей аналитика
⚡️ Не откладывайте! Количество мест ограничено.
👉 Регистрация открыта на OTUS.RU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
🔥 Мы подготовили для вас 3 бесплатных вебинара курса «Аналитик данных» для тех, кто хочет освоить современные инструменты анализа данных. Не пропустите — регистрируйтесь прямо сейчас!
🔸 Вебинар 1: Визуализация данных в Tableau
📅 24 декабря, 20:00
Что узнаете:
- Как начать работу в Tableau: структура интерфейса и подключение данных
- Создание первых визуализаций и настройка под цели анализа
- Объединение графиков и таблиц в интерактивный дашборд
🔸 Вебинар 2: SQL для аналитиков
📅 15 января, 20:00
Что вас ждет:
- Разбор пяти ключевых SQL-инструментов на понятных примерах
- Мини-практика: написание реальных запросов вместе
- Анализ бизнес-кейса и демонстрация работы аналитика
🔸 Вебинар 3: Анализ аномалий в данных
📅 21 января, 20:00
Что будет:
- Визуализация и первичный поиск аномалий с помощью графиков
- Статистические методы обнаружения аномалий: квантили и межквартильный размах
- Машинное обучение для поиска аномалий: алгоритм Isolation Forest и расширение возможностей аналитика
⚡️ Не откладывайте! Количество мест ограничено.
👉 Регистрация открыта на OTUS.RU
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Представьте себе коммуналку, в которой живут только аналитики. Как вы думаете, о чём там будут говорить?
Если подумали исключительно про цифры, то зря 🙂
Потому что мы в Авито собрали в Телеграме комьюнити «Коммуналка аналитиков», чтобы посмотреть, что будет.
Получилось очень даже интересно. Оказалось, аналитики с удовольствием пишут обо всём вокруг профессии:
✍️ Рассказывают о рабочих буднях
✍️ Хвастаются успехами и вспоминают фейлы
✍️ Постят мемы
✍️ Запускают опросы и собирают бинго
✍️ Шутят
✍️ Делятся лайфхаками
✍️ Создают серьёзные посты про аналитику
✍️ И-и-и обсуждают другие штуки, которые сложно классифицировать
Подписывайтесь на канал и читайте недушную аналитику 😉
Если подумали исключительно про цифры, то зря 🙂
Потому что мы в Авито собрали в Телеграме комьюнити «Коммуналка аналитиков», чтобы посмотреть, что будет.
Получилось очень даже интересно. Оказалось, аналитики с удовольствием пишут обо всём вокруг профессии:
✍️ Рассказывают о рабочих буднях
✍️ Хвастаются успехами и вспоминают фейлы
✍️ Постят мемы
✍️ Запускают опросы и собирают бинго
✍️ Шутят
✍️ Делятся лайфхаками
✍️ Создают серьёзные посты про аналитику
✍️ И-и-и обсуждают другие штуки, которые сложно классифицировать
Подписывайтесь на канал и читайте недушную аналитику 😉
🔥2
https://habr.com/ru/news/980202/
Без сомнения, рано или поздно халява должна была закончится
Но забываем про
https://deepseek.com
https://vega.chat
https://duck.ai
Да и режим ИИ в гугл хроме неплох)
Без сомнения, рано или поздно халява должна была закончится
Но забываем про
https://deepseek.com
https://vega.chat
https://duck.ai
Да и режим ИИ в гугл хроме неплох)
Хабр
Perplexity отключает годовые подписки, купленные через посредников за несколько сотен рублей
Судя по обсуждению на 4PDA, ИИ-поисковик Perplexity начал массово отзывать подписки Pro у пользователей, которые активировали их в обход официальных условий. Под удар попали те, кто покупал годовой...
👾3
Forwarded from Инжиниринг Данных
Интересный кейс был недавно.
Сейчас работа без AI code assistant чувствуется так, как будто нужно пешком, иногда на велосипеде, проехать 100 км вместо того, чтобы взять машину.
Без AI уже очень сложно быть на 100% эффективным.
Конечно, ключевой вопрос — это фундаментальные знания. Например, я могу не знать ничего в мобильной разработке, но с AI смогу создать мобильное приложение.
Качество будет так себе, ведь у меня нет опыта в этом деле и AI нафантазирует за меня, сделает MVP, который вряд ли попадёт в продакшн. И самое главное — знаний у меня в мобильной разработке не прибавится.
А вот если я эксперт в какой-то области и просто хочу аутсорсить простые запросы и задачки junior (AI), и могу чётко поставить задачку с предсказуемым и проверяемым результатом, то здесь и появляется эффективность и скорость. Я держу в голове контекст, архитектуру и контролирую процесс, а бездушная машина печатает мои мысли и валидирует их через MCP или CLI.
То есть иметь AI IDE — это такой base line. Это не про co-pilot для каждого сотрудника, которые там будут спрашивать про погоду.
Теперь про мой кейс.
Что делать, если AI IDE заблокированы. ChatGPT и Anthropic заблокированы, и есть только Copilot в Teams (бесплатная версия).
Для начала добываем VSCode — лучший бесплатный IDE. Дальше нам надо поставить плагины, тут есть две опции:
• Cline
• KiloCode
Очевидно, API Claude закрыт, но у меня есть API ключ. Бесплатный copilot рассказал мне про сервис — Openrouter.ai
Сервис позволяет зарегистрироваться бесплатно, и у него собственный API Gateway. В нём я добавил свой Claude API ключ и подключил OpenRouter в KiloCode как провайдера. Задача для меня решена.
Картинки из OpenRouter.
Сейчас работа без AI code assistant чувствуется так, как будто нужно пешком, иногда на велосипеде, проехать 100 км вместо того, чтобы взять машину.
Без AI уже очень сложно быть на 100% эффективным.
Конечно, ключевой вопрос — это фундаментальные знания. Например, я могу не знать ничего в мобильной разработке, но с AI смогу создать мобильное приложение.
Качество будет так себе, ведь у меня нет опыта в этом деле и AI нафантазирует за меня, сделает MVP, который вряд ли попадёт в продакшн. И самое главное — знаний у меня в мобильной разработке не прибавится.
А вот если я эксперт в какой-то области и просто хочу аутсорсить простые запросы и задачки junior (AI), и могу чётко поставить задачку с предсказуемым и проверяемым результатом, то здесь и появляется эффективность и скорость. Я держу в голове контекст, архитектуру и контролирую процесс, а бездушная машина печатает мои мысли и валидирует их через MCP или CLI.
То есть иметь AI IDE — это такой base line. Это не про co-pilot для каждого сотрудника, которые там будут спрашивать про погоду.
Теперь про мой кейс.
Что делать, если AI IDE заблокированы. ChatGPT и Anthropic заблокированы, и есть только Copilot в Teams (бесплатная версия).
Для начала добываем VSCode — лучший бесплатный IDE. Дальше нам надо поставить плагины, тут есть две опции:
• Cline
• KiloCode
Очевидно, API Claude закрыт, но у меня есть API ключ. Бесплатный copilot рассказал мне про сервис — Openrouter.ai
OpenRouter.ai — это универсальная платформа-агрегатор, которая предоставляет единый API-доступ к более чем 400 языковым моделям искусственного интеллекта от различных провайдеров (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral и других).
Сервис позволяет зарегистрироваться бесплатно, и у него собственный API Gateway. В нём я добавил свой Claude API ключ и подключил OpenRouter в KiloCode как провайдера. Задача для меня решена.
Картинки из OpenRouter.
👍2🔥1
Forwarded from Инжиниринг Данных
Как обещал, я записал видео как я использую Cursor с MCP в повседневной работе, но для начала показал VSCode, Claude Code, Kilo Code, Cline, Openrouter.
https://youtu.be/xYtXv6rqZnA
PS Если у вас есть похожий опыт, можно тоже записать демо и добавить в канал или сделать вебинар.
https://youtu.be/xYtXv6rqZnA
PS Если у вас есть похожий опыт, можно тоже записать демо и добавить в канал или сделать вебинар.
YouTube
AI в IDE: Как я 10x Ускорил Работу Дата Инженера (Cursor, Claude, MCP)
🚀 Как AI в IDE революционизирует работу дата инженера?
В этом видео я показываю пример по использованию AI-инструментов в IDE для максимальной продуктивности!
Что вы узнаете:
✅ VSCode + Claude Code – базовая настройка AI-ассистента
✅ Плагины Cline и KiloCode…
В этом видео я показываю пример по использованию AI-инструментов в IDE для максимальной продуктивности!
Что вы узнаете:
✅ VSCode + Claude Code – базовая настройка AI-ассистента
✅ Плагины Cline и KiloCode…
👍2🔥2