Вебинар про карьеру в аналитике пройдет 6 февраля
Назначили новую дату вебинара, который проведет Николай Валиотти — 6 февраля, 19:00 по Москве.

Напоминаем, что вебинар будет посвящен тому, как построить карьеру в сфере аналитики:
🔵 Как вырасти из джуна до миддла, а из миддла — до сеньора?
🔵 Какие еще есть пути, кроме роста по грейдам?
🔵 Что надо знать, прежде чем устраиваться аналитиком в штат или уходить на аутсорс?

Пройдите регистрацию по ссылке в конце поста (если не сделали это в прошлый раз), чтобы получить запись эфира, карьерный гайд и промокод на курсы школы karpov.courses.

🔜 Зарегистрироваться

Можно ли украсть украденные данные?
Давненько мы не писали про OpenAI, а ведь они с самого начала года нагенерировали новостей: уже успели выпустить новые «думающие» модели o3-mini и o3-mini-high и обвинить китайскую компанию DeepSeek в воровстве.

Вот про DeepSeek и поговорим
Если пропустили, то DeepSeek представила AI-ассистента с доступом к двум моделям: «обычной» DeepSeek-V3 и «думающей» DeepThink R1 (аналог o1). Доступ к обеим версиям бесплатный (пока), API дешевый, а еще весь проект опенсорсный. В общем, серьезный конкурент OpenAI.

Вскоре после релиза OpenAI заявила, что подозревает DeepSeek в краже данных для обучения своей модели. Поэтому она и получилась такой умной так быстро — вся в ChatGPT.

💬 Ситуация для разработчиков неприятная, но, если посмотреть со стороны, скорее ироничная. OpenAI неоднократно обвиняли в том, что она для обучения своих моделей собрала все, что не прибито, по всему интернету, не спрашивая ни у кого разрешения. Судебные иски против нее подавали New Your Times и Гильдия Авторов США.

А теперь компания сама заявляет, что стала жертвой несанкционированного использования ее данных, и очень этим недовольна.

💬 Конечно, еще нужно доказать воровство и со стороны OpenAI, и со стороны DeepSeek. Но если это правда, то как вы к этому относитесь?

Насколько правомерны претензии OpenAI, если она сама таким же образом собрала свои данные? Или это две разные ситуации, и предполагаемое «темное прошлое» OpenAI не оправдывает действия DeepSeek?

Для тех, кто не хочет писать коммент, ниже опрос. 👇🏻

Вебинар про карьеру в аналитике — сегодня!
А вы уже записались на вебинар Николая Валиотти?

Он пройдет в 19:00 по Москве и будет посвящен карьерному развитию в аналитике. Вы узнаете про:
🔵 рост по грейдам,
🔵 ожидания бизнеса от джунов, миддлов и сеньоров,
🔵 возможности для перехода в смежные области,
🔵 сложности и преимущества работы в штате и на аутсорсе.

🔜 Зарегистрироваться
За регистрацию еще дают запись вебинара, карьерный гайд и промокоды karpov.courses!

Вакансии в нашу компанию теперь публикуем в корпоративном Telegram-канале @leftjoin_insider

P.S. А еще рассказываем про внутрянку работы в дата-консалтинге, наши проекты и ценности 🙂

Приходите знакомиться 👀

Ищем Middle Data Analyst, чтобы SQL не простаивал, Python не пылился, а клиенты были довольны
Заниматься надо будет ad-hoc аналитикой, разработкой отчетов в BI-системах (у нас в основном Tableau, Redash, Superset, Metabase, Datalens) и витрин данных.

Что нужно
🔵 2+ года опыта. Знаешь, что такое данные, зачем они бизнесу и как их приручить.
🔵 Английский от уровня B2. Мы много работаем с зарубежными клиентами, нужно не просто понимать, но и коммуницировать.
🔵SQL — на уровне «встал ночью, написал запрос и снова спать». Серьезно, это проверим.
🔵 Python — pandas, matplotlib, numpy — все наше, все родное.

Будет круто
🔵 Знакомство с dbt — за это отдельно пожмем руку.

Что даем
🔵 Удаленку, гибкий график, крутые проекты и команду, которая знает, что делает.
🔵 Бюрократии нет, отпуск и больничные есть.

🔜 Здесь можно получить подробности и откликнуться

Как добавить сторителлинг в свой датавиз
Магия датавиза не только в том, чтобы показать данные на графиках, но и в том, чтобы правильно расставить акценты и подчеркнуть важное.

Разбираем на примере из блога Datawrapper, как с помощью нескольких небольших правок сделать обычные линейные графики информативнее.

💬 Автор хотел показать, как изменилась Индия за 75 лет и для этого нарисовал 4 чарта с данными о рождаемости, детской смертности, продолжительности жизни и росте населения. Они и сами по себе уже выглядят внушительно: уже без всяких правок по ним можно судить, что жизнь в Индии за 75 лет стала лучше.

Но сравните, насколько красноречивее они стали, когда:
🔵 к ним добавили более говорящие заголовки и пояснения к каждому графику;
🔵 расположили их рядом, так чтобы вместе с пояснениями они рассказывали цельную историю: «Хотя рождаемость снизилась, упала и детская смертность, а продолжительность жизни выросла, что привело к росту населения»;
🔵 изменили цветовую гамму и подкрутили дизайн, чтобы расставить акценты.

Такую же логику — говорящие заголовки, цветовые акценты, сторителлинг — можно применить и в других областях, чтобы усилить свои отчеты и презентации.

Нравится такой редизайн?
🔥 — Да, стало лучше
🙈 — Нет, стало слишком много визуального шума
🌚 — Третий вариант

Пусть ваши графики говорят за вас
Бывало такое, что вы подготовили прекрасный, информативный отчет с наглядными графиками, а коллеги и руководство его не оценили?

Или сделали дашборд, а юзер так и считает в экселе, потому что не понял куда смотреть?

🔜 Тогда рекомендуем курс «Говорящие графики» Натальи Киселевой. Он стартует 10-го февраля, и на нем вы узнаете:
🔵 как визуализировать данные так, чтобы было не только красиво, но и понятно,
🔵 как и зачем добавлять сторителлинг в свои графики,
🔵 чем отличаются инструмент для визуализации и как с ними работать.

Курс пройдет онлайн, все подробности про тарифы и программу — на сайте и в TG-канале.

Бонус — дата-комикс от автора курса.☝🏻

Как работает конкурентность?
Если спросить, что такое конкурентность, скорее всего, большинство наших подписчиков смогут ответить достаточно точно. Это понятие, знакомое всем, кто так или иначе связан с ИТ-сферой.

🔜 Для тех, кто пока с ним не сталкивался, поясним максимально простыми словами:

Конкурентность — способность системы в заданный промежуток времени выполнять несколько процессов, переключаясь между ними.

Конкурентность не надо путать с параллелизмом, но это тема для отдельного материала.

Зато если попросить объяснить, как работает конкурентность, у многих могут возникнуть затруднения. За явлением, которое на первым взгляд кажется довольно понятным, стоит очень сложный процесс.

К счастью, нашелся человек, который детально разобрался сам и нарисовал визуальный гайд для остальных. Гайд в какой-то момент превращается в мем «как нарисовать сову», но так и надо.

ИИ для скоринга клиентов — за и против
Представьте себе мир, где искусственный интеллект следит за каждым вашим шагом и выносит свой вердикт — хороший вы человек или какой-то подозрительный.

А нам и представлять не надо.

Окей, про мир мы преувеличили, но в отдельно взятом «Самокате» уже есть такая программа, которая направлена на предотвращение мошенничества. ИИ отслеживает поведение пользователей и тем, кто заслуживает доверие, может предложить дополнительный сервис — например, оплату через несколько часов после доставки товара.

Про это рассказывал Петр Лукьянченко из ecom.tech на подкасте Data Heroes — кусочек с этим моментом мы прикрепили к посту, а ознакомиться с выпуском целиком можно по этим ссылкам:

Смотреть: YouTube, VK Видео
Слушать: Spotify, Apple Podcasts

🔜 Если взглянуть с одной стороны, то получается, что ИИ лишает часть клиентов доступа к услугам по каким-то своим внутренним соображениям.

🔜 А с другой стороны — он, наоборот, дает возможность предоставить услугу, на которую компания иначе не решилась бы из-за риска потерять деньги.

Что скажете? Какая точка зрения вам ближе?
👾 — Я за использование ИИ
🙈 — Я против
🤔 — Третий вариант

Доказательство теоремы CAP — теперь с картинками!
Теорема CAP гласит, что распределенная система может отвечать только двум требованиям из трех: согласованная, доступная и устойчивая к фрагментации.

Почему так? Ответы в коротком иллюстрированном гайде по ссылке — ну, или у нас в посте, но без иллюстраций. Гайд не углубляется в тонкости, но знакомит с основными  понятиями.

🔜 Представим простую распределенную систему — два сервера, которые обмениваются данными друг с другом и с внешним клиентом. На них хранятся данные о значении некой переменной V.

У этой системы могут быть следующие свойства:
🔵 Согласованность (Consistency) — если клиент отправляет запись V = 1 на один сервер, то второй при чтении должен вернуть такое же значение. Если на одном сервере V = 1, а на втором все еще V = 0, то система не согласована.
🔵 Доступность (Availability) — оба сервера, если только никто не пролил на один из них чай, отвечают на запросы клиента на запись и чтение данных.
🔵 Устойчивость к фрагментации (Partition tolerance) — система продолжает работу, даже если какое-то количество сообщений от одного сервера не доходят до второго.

🔜 Наконец-то подходим к доказательству.
🔵 Если система устойчива к фрагментации и доступна, она не может гарантировать согласованность — рано или поздно возникнет ситуация, когда клиент отправит запись на один сервер, а до второго она не дойдет. Тогда один выдаст V = 1, а второй V = 0.
🔵 Чтобы обеспечить устойчивость и согласованность, системе придется пожертвовать доступностью — то есть отказаться вносить данные, если она не может гарантировать, что все ее узлы получат обновление.
🔵 Практически в любой реальной распределенной системе неизбежны потери данных между нодами. При этом, она, скорее всего, не упадет — то есть она будет устойчива к фрагментации. А если она устойчива к фрагментации, то мы возвращаемся к пункту 1.

🔜 Все так просто?
На самом деле нет. К каждому пункту из поста можно добавить звездочку и написать дополнение, которое все усложняет, но это уже не влезет в пост.

Как ИИ помог игрокам в го стать лучше
Все возрастающее влияние ИИ не всегда делает жизнь лучше. Тут и регулярные судебные разбирательства из-за авторских прав, и уже не скрытые угрозы вытеснить людей с рынка труда, и исследования, которые доказывают, что слишком активное использование ИИ ведет к потере критического мышления.

Но не все так плохо. Иногда ИИ помогает, наоборот, раскрыть человеческий потенциал.

💬 В го играют уже больше 2000 лет. Неудивительно, что за все это время уровень игроков вышел на плато. Какими бы гибкими ни были правила игры, рано или поздно люди нащупают все возможные стратегии и комбинации.

Так было до 2016 года, когда DeepMind представила AlphaGo — ИИ, который смог обыграть профессиональных игроков в го. Поражение подстегнуло их к созданию новых креативных стратегий и помогло выйти с плато по уровню игры, которое тянулось аж с 1950-х годов.

Есть вероятность, что ИИ, который с каждым годом все умнее, однажды все-тки выйдет за границы людских возможностей. И тут уже догнать его не удастся даже самым лучшим игрокам. Но все равно история выглядит очень даже вдохновляюще: ИИ помог увидеть новые возможности в древней и, казалось бы, от начала и до конца изученной игре (насколько вообще можно изучить такую игру, как го).

Думающий Grok от Маска — что думаете?
Пока OpenAI работает над GPT-5, а DeepSeek отбивается от обвинений то в краже, то в недостаточной защите данных, принадлежащая Илону Маску xAI выпустила свою флагманскую модель — Grok 3.

На самом деле это целое семейство моделей: Grok 3 и ее «младшая сестра» Grok 3 mini, а также «думающие» Grok 3 Reasoning и Grok 3 mini Reasoning.

🔜 На VC уже собрали подборку мнений и тестов
К консенсусу пользователи и исследователи пока не пришли: судя по отзывам, с задачи на программирование и логику Grok 3 решает хорошо, но через раз. Иногда справляется с вопросами, на которых ломаются o1 и Claude, иногда галлюцинирует и выдает странные ответы.

Первыми к доступ к Grok 3 получили подписчики Premium+, который обойдется в 50$ месяц. Кстати, цена на этот тариф подскочила больше, чем в 2 раза, сразу после релиза Grok 3 — раньше она составляла 22 доллара.

Что думаете про Grok?
❤️ — Выглядит круто, скоро догонит и перегонит конкурентов!
🙈 — Сомнительно, но окей…

Нужен ли на самом деле мобильный BI?
На днях мы записывали подкаст с Иваном Вахмяниным из Visiology. Получился обстоятельный разговор про отечественный рынок BI, и историю Visiology услышать из первых уст было крайне интересно.

🔜 Среди прочего, Иван высказал интересную мысль о том, что несколько лет назад все носились идеей того, что BI должен быть в мобильном приложении, однако на практике почти никто не пользуется «мобильным BI».

Стало интересно узнать у вас. 👇🏻

Сергей Громов про Qlik, «Круги Громова» и BI-рынок в России
Если вы хоть как-то связаны с аналитикой и BI, скорее всего, про гостя нового выпуска вы хотя бы краем уха слышали.

И если не слышали про Сергея Громова, то про его исследование рынка российского BI «Круги Громова» — точно.

Вот рынок BI и обсудили:
🔵Какие риски несет (а какие не несет) использование ушедших из РФ BI-тулов в обход блокировок?
🔵Почему именно круги Громова и как вендоры BI относятся к этому проекту?
🔵Как дата-консалтинги зарабатывают деньги и какие навыки и знания нужны, чтобы успешно работать в этой сфере?

А еще про роль руководителя, сложности разработки своего продукта и отличия технологической компании от консалтинговой и продуктовой.

Смотреть: YouTube, VK Video
Слушать: Spotify, Apple Podcasts, Яндекс Музыка