Cyprus Data YouTube Channel
Переезжая на Кипр, я и подумать не мог, что спустя год я смогу создать комьюнити Cyprus Data для тех, чьи работа или хобби (или и то, и другое) так или иначе связана с данными. Но все получилось!

Что произошло за год?
Мы провели 3 замечательных митапа, каждый раз улучшая все показатели: количество спикеров, вместимость площадки, качество организации и прочее (и не намерены останавливаться!). А еще, начиная с последнего митапа мы организовали видеозапись всех выступлений, чтобы те, кто не живет на Кипре тоже могли узнать все то, что мы активно обсуждаем и чем делимся в нашем комьюнити.

На канале сейчас есть ролики о том, как:
1️⃣ Я строил-строил и наконец построил комьюнити Cyprus Data
2️⃣ BI-Lead Дмитрий Щербенко разрабатывает свою BI-платформу в InDrive
3️⃣ Юлия Ибрагимова и её команда используют данные для привлечения клиентов в Semrush
4️⃣ Устроена операционная аналитика в B2B стартапе на примере SpatialChat от Даниила Чепенко

А через пару недель будут новые видео выступлений со следующего митапа, так что присоединяйтесь (оставляйте лайки, комментарии и все такое)!

Друзья, уже завтра мы подведем итоги розыгрыша!

Важное правило: для того, чтобы победители смогли получить триал-доступ в FULL JOIN, нужно постучаться к нам в канал. Для этого нужно просто отправить запрос на вступление в FULL JOIN (оплачивать не нужно, просто подать заявку, чтобы мы смогли выдать вам триалку в случае выигрыша).

Всем желаем хорошего денечка! ▫️

Конец прокрастинации — краткий пересказ
Недавно в канале FULL JOIN мы запустили рубрику с краткими пересказами основных тезисов докладов на темы аналитики, баз данных и инжиниринга и… нам жутко понравилось!
Теперь мы будем регулярно находить стоящие доклады и рассказывать о них, чтобы вы не терялись в бесконечном потоке информации и держали нос по ветру. Например, сейчас мы подыскиваем современные доклады про микросервисную архитектуру и рассказываем, где и зачем она применяется. А здесь мы в похожем формате будем делиться более общими, но все такими же стоящими выступлениями!

Переходим к теме доклада
Прокрастинация — проблема, знакомая каждому, но бороться с ней можно как успешно, так и совершенно безуспешно.
Как же все-таки побороть прокрастинацию? Об этом можно узнать из доклада Петра Людвига «Конец прокрастинации», ведь врага нужно знать в лицо, чтобы его победить.

Но если вам не хочется тратить целых полтора часа на доклад, то вот основные мысли:
🔹Каждая секунда, которая тратится на прокрастинацию потеряна навсегда — стоит периодически держать эту мысль в голове во время.
🔹Мир становится легче и доступнее, что в свою очередь создает проблему слишком широкого выбора действий — это можно только принять.
🔹Один из ключевых элементов, который необходим для победы над прокрастинацией — это умение перевести внешнюю мотивацию (например, горящий дедлайн) во внутреннюю (напимер, точку роста для себя) — а вот это уже один из ключиков к решению проблемы.

С одной стороны, это все просто как день, с другой стороны — все мы прокрастинируем, а значит иногда нам нужно услышать простые истины, вспомнить о них, сфокусироваться и стать чуточку лучше, не так ли?

Скучали? Это ваш любимый Data Heroes и мы начинаем третий сезон! 🚀

В нем мы будем много говорить о том, как построить карьеру в аналитике и развивать личный бренд. В пилотном выпуске сезона мы приготовили гайд о том, как человеку без опыта в аналитике можно примерить на себя профессию 👨‍💻

Наши эксперты — авторы онлайн-курсов, которые очень хорошо знакомы каждому аналитику, ведь именно с них тысячи настоящих мидлов и сеньоров начинали свой путь. Они ответят на самые важные вопросы:
▪️Как почувствовать себя в шкуре аналитика до того, как будут затрачены деньги и время на обучение?
▪️Какие важные софт-скиллы должны быть у аналитика?
▪️Как не ошибиться с курсом? На что обратить внимание при выборе?
▪️Кому точно не подойдет профессия аналитика?

И, как всегда, мы приготовили крутые советы для тех, кто только начинает свое погружение в аналитику! Скорее включайте подкаст и пробуйте себя в новой профессии! 👍

СПИКЕРЫ: Михаил Карпов (курс “Профессия аналитик”), Галина Озерова (курс “Интерактивный тренажер по SQL”), Сурен Погосян (курс “Марафон данных”), Павел Дубинин (курс “Основы работы с DataLens”)

БОНУС: Скидка 25% на полную версию курса “Профессия аналитик” от Product Star по промокоду "LEFTJOIN" — он будет суммироваться со всеми текущими скидками✌️

Слушайте подкаст на платформах: Spotify, Anchor, Apple Podcasts, Google, Yandex, Overcast, Mave, Castbox, Telegram (↓)

#подкаст #DataHeroes

Эффект ламы: как одна языковая модель, слитая в сеть, подхлестнула развитие индустрии 🦙
Пару недель назад мы уже писали об Alpaca — проекте Стэндфордского института на основе разработанной Meta AI модели Llama, которую кто-то слил на форум 4chan.

И вот, всего лишь за такое короткое время, другие укротители ИИ, воспользовавшись все той же моделью Llama, разработали и подарили миру множество других проектов с открытым кодом. Давайте-ка познакомимся с самыми яркими из них:

🔵 Vicuna — чат-бот на основе Llama, который почти идентичен по качеству ChatGPT;
🔵 Koala — версия Llama, донастроенная с помощью диалогов из интернета;
🔵 ColossalChat — клон ChatGPT, в обучении которого использовалось подкрепление на основе отзывов людей;
🔵 ChatLLaMA — фреймворк для создания идентичных ChatGPT ассистентов на основе своих данных;
🔵 FreedomGPT — модель, которую можно вот прям сейчас взять с github.

Кажется, или open source — это IT-пандемия 2023?

«Все, что может провалиться, проваливается» — закрываем проект «FULL JOIN» строчками СБПЧ
Чуть меньше чем полгода назад мы с командой запустили закрытый канал FULL JOIN — аналитический контент по подписке, а неделю назад мы приняли решение его закрыть и поделиться этой историей с вами (не все же рассказывать о своих успехах! #bestfails).

Что случилось?
Всегда хочется понять, что пошло не так, чтобы в будущем не наделать таких ошибок, поэтому мы поразмышляли и пришли к ряду умозаключений.
Скорее всего, причин неуспеха несколько:
🔵 Неудачный выбор платформы — похоже, подобный проект стоило подавать не в закрытом Telegram-канале, а на другом ресурсе.
🔵 Отсутствие культуры получать контент по подписке в русскоговорящем сегменте аудитории.
🔵 Низкая вовлеченность читателей и частые отмены подписок — тут, скорее всего, дело в том, что мы даем сложный технический материал, в который нет времени или возможности погружаться, либо же тем, кто подписался, эти темы не близки и не интересны.
🔵 Подписчики не те, кем кажутся — изначально, канал создавался и анонсировался как хардскилловый, но, надеясь найти лайфхаки и полезные инсайты, на него подписывались начинающие специалисты. И остались разочарованы, ведь контент предполагал наличие базы и опыта в аналитике и инжиниринге.
🔵 Слишком высокие издержки на создание контента по сравнению с профитом от проекта — так бывает, но продолжать производить контент себе в убыток не хочется.

Что дальше?
🔵 Глядя на закрытый канал, мы с командой не стали сидеть сложа руки. Посмотрев на текущий проект и весь созданный контент, мы приняли решение показать его более широкой аудитории, а не списывать в утиль (там много красивого и полезного!).
🔵 Постепенно мы трансформируем созданный контент в более удачный информационный формат (расскажем, когда продумаем все детали!). А также мы начнем в скором времени выпускать статьи и гайды по аналитическим инструментам в блоге leftjoin.ru, с надеждой создать “Хабр” в мире данных и аналитики на базе LEFT JOIN.

🔜 Признавать свои провалы больно, но необходимо, ведь никому не хочется, чтобы они случались. Однако без ошибок и тактических просчетов не бывает больших успехов и роста.

👀 Зато, если меня когда-нибудь позовут на подкаст “Это провал”, я точно знаю, что буду им рассказывать!

111101111011110, GPT, прием! 👀
Есть любители математики? Для вас контент подъехал!

Андрей Карпатый, ныне разработчик в OреոΑӏ, а в прошлом директор по ИИ в Tesla, выложил в своем твиттере препримечательную заметку про малюсенькую модель GPT, которая использует всего два токена: 0/1.

Что имеем?
🔵 Секвенцию 111101111011110
🔵 50 итераций
🔵 Длина контекста: 3
🔵 PyTorch

Рассмотрев GPT как цепь Маркова с конечным числом состояний, Андрей пришел к ряду выводов, с которыми пригласил познакомиться всех любознательных. По его мнению, исследуя такие маленькие модели, можно лучше представить себе, как ИИ функционирует в динамике.