Как ChatGPT поможет перейти на ЗОЖ?
Кому только ИИ не грозился отнять работу. Тренерам, диетологам и прочим помощникам тех, кто на спортике и ПП (или просто вечно худеет), тоже досталось.

Насколько эффективен ИИ в роли тренера и диетолога? Стоит ли тратить деньги на гастрономические “можно-нельзя” и индивидуальные тренировки? Я попросил ChatGPT составить для меня план питания и тренировок. Результаты и мои мысли — в новом видео.

🔜 Смотреть тут.

А для чего вы используете Чат? Пробовали ли худеть или набирать массу с его помощью?

С чего начать изучение распределенных систем?
Распределенные системы — это системы, в которых вычисления распределены на нескольких машинах. Это если совсем просто говорить.

🔵У них много преимуществ перед централизованными системами, где все вычисления проводятся на одном сервере. Например, выше потенциал к масштабируемости и увеличению производительности. Но зато строить их, развивать и поддерживать работоспособность намного сложнее.

🔵Если вообще никогда этим не занимались, то можно быть непонятно даже, а с чего начать. Но не надо отчаиваться — в интернете на любую тему найдется гайд.

🔜 Про распределенные системы тоже есть — его написал главный научный сотрудник из MongoDB Research, который как раз специализируется на распределенных системах и облачных вычислениях.

Он сразу предупреждает:

Это точно не пост «как изучить распределенные системы за 21 день». Я предлагаю углубленный подход к изучению с самых основ, который займет добрых три месяца только чтобы это все прочитать. И еще намного больше времени, чтобы закрепить знания.

В общем, если задача по-быстрому разобраться, то вам не сюда.

👀 Гайд включает в себя ссылки на книги, курсы, статьи, блоги, видео и рекомендации, что делать дальше, когда вы все это осилите. Один минус — он опубликован в 2020. Ссылки все живые, но имейте в виду, что там могут попадаться не самые новые материалы.

Но как база для дальнейшего погружения в тему — очень ценно. Не забудьте сохранить себе, чтобы не потерять.

Самая главная метрика
Любому предпринимателю или руководителю хочется, чтобы показатели его бизнеса или отдела росли. Чтобы продаж было побольше, средний чек повыше, ROI повнушительнее…

Но не все метрики одинаково полезны
Пытаться добиться роста по всем фронтам можно, но не всегда эффективно. Иногда лучше сконцентрироваться на чем-то одном, на одной, самой важной метрике, и все усилия направить именно на ее рост.

🔜 Это фреймворк, который так и называется — Единственная Важная Метрика или One Metric That Matters.

OMTM может быть как специфичной для вашей сферы или, наоборот, очень распространенной. Главное, что это был показатель, рост которого действительно поможет развитию бизнеса в ближайшие месяцы.

🔜 Это не North Star Metric, хотя они могут показаться похожими. NST — это общая метрика для всей компании, которая в идеале выбирается навсегда или на очень долгий срок. OMTM ставится на 2-4 месяца и часто разбивается на несколько отдельных метрик для разных команд. В компании может быть несколько разных OMTM, которые «работают» на рост NST.

Чтобы определить свою OMTM надо обратиться к другому фреймворку — AARRR. Он описывает этапы привлечения и удержания клиентов, из которых предстоит выбрать нуждающийся в особом внимании. На каком этапе чаще всего возникают проблемы? Если решить их, то вы сможете улучшить свои результаты и увеличить прибыль?

Если компания достаточно большая, то план по решению проблем можно разделить на несколько команд, и выдать отдельные OMTM маркетингу, продажам и другим направлениям.

👀 Ну а затем все просто — ставим цели по методике SMART и покоряем новые горизонты.

Сколько информации может вместить одна карта
Просто хотим добавить немного стильного датавиза вам в ленту. В твиттере (он же X, но никто так его не называет) выложили тред из 11 карт Африки. То есть карта-то одна, но в 11 разных версиях, которые позволяют взглянуть на континент под новыми углами: увидеть распределение дорог, лесов, рек и людей.

❤️ Во-первых, это красиво. Во-вторых, познавательно — наглядно видно закономерности и влияние людей и природы друг на друга.

Пишите, какая карта вам больше всего понравилась?

Maestro, оркестратор данных от Netflix: стоит ли гнаться за новинкой?
Netflix представил собственный инструмент для оркестрации рабочих процессов — Maestro.

🔵Система предназначена для управления большими потоками данных ML. Поддерживает сложные сценарии, включая циклические и ациклические рабочие процессы, паттерны типа`foreach`, подпроцессы и условные ветвления. В общем, собирается неплохой набор возможностей.

🔵Maestro также интегрируется с внешними системами через API и позволяет автоматизировать и управлять процессами обработки данных. Это делает его полезным инструментом для организаций, работающих с большими данными и сложными ML-пайплайнами. Еще обещают гибкость и масштабируемость, но пока выкатили если не MVP, то версию продукта на ранних стадиях развития.

Обсудили с дата-инженерами из Valiotti Analytics то, что есть сейчас:

Пока что инструмент выглядит сырым. Мало документации, мало примеров, нет четких инструкций по настройке и использованию. В общем, как работать, пока не понятно. Еще и собирать через Gradle.

Судя по описанию, Maestro должен стать аналогом Airflow со своими уникальными приколами, но смотреть в его сторону еще рано. По крайней мере, пока не выпустят нормальные гайдлайны. Но будет это еще, кажется, не скоро.

🔜 Уже слышали про Maestro? Делитесь впечатлениями и мыслями!

По просьбам трудящихся мы подготовили гайд, который поможет вам наполнить и продуктивно использовать страницу на LinkedIn.

В нем есть все, что нужно для начала — советы по оформлению, раскрутке и нетворкингу. Удачного пользования!

Понравилось? Сохраняйте, чтобы не потерять, и расскажите друзьям!🔥

🔜 @leftjoin_career

Data Heroes: интервью с Денисом Харченко
SETTERS EDUCATION начался с воркшопов про SMM и вырос до успешного образовательного проекта с каталогом из курсов для маркетологов, менеджеров, лидеров и стратегов. Сегодня познакомимся с ним еще ближе.

🔜 Гость нового выпуска — Денис Харченко, CEO в SETTERS EDUCATION. Он расскажет, почему синхронный формат обучения — лучший, что помогло создать активное комьюнити проекта и как используют аналитику те, кто сегодня меняет рынок образования.

А еще обсудили:
🔵что такое изионизм
🔵в чем подводные камни тоталитарного управления командой
🔵почему стабильное коммьюнити лучше агрессивных продаж
🔵чем отличается таргетинг для джунов и старших специалистов
🔵почему высокий результат для бизнеса — не обязательно рост объемов и захват рынка
🔵как следовать data-driven подходу без отдела аналитики

➡️ Где посмотреть: YouTube, VK Видео (да-да, перестраховались на случай, если YouTube тормозит).

Где послушать: Яндекс Музыка, Apple Podcasts, Spotify.

#dataheroes

Видели, что Notion теперь умеет?
Notion хорош гибкостью — в нем можно вести задачи, хранить и упорядочивать информацию (например, вести Wiki проекта) или даже собрать мини-сайт.

🔜 А с недавних пор можно еще и графики рисовать.

Если часто работаете с Notion (как мы), то, возможно, уже видели это обновление. Если нет, то рассказываем:

🔵Данные в Notion — например, список задач — можно представить в виде таблицы, доски, списка, таймлайна, вывести на календарь. Переключаться между этими режимами можно за один клик.

🔵Теперь можно так же легко нагенерить из этих данных графиков или собрать целый дашборд: на одном графике отобразить число выполненных задач, на другом — показать сколько сделал каждый человек в команде и так далее. Их оформление и содержание меняются тоже просто и довольно гибко.

🔵Notion умеет рисовать два вида барчартов, круговые диаграммы и линейные графики. То есть, ничего сверхъестественного, но под большинство задач этого вполне хватит.

Нам кажется, что обновление выглядит весьма любопытно и удобно. А вы что думаете? Оставляйте ⚡️, если пользуетесь Notion!