Сегодня наконец в slack перевалило за 3000 пользователей, и значит пора собрать статистику о проекте datalearn. Сам по себе проект интересный и полезный для меня и других людей, кто вовлечен. Это отличный опыт, и отличная площадка для проверки гипотез, развитие скилов leadership и emotional intelligence. Тут можно быть самим собой и делать, что нравится.

Если кратко #datalearn работает на все 100:
- Контент полезный и применимый
- Обхват весь мир, опыт и знания отлично подойдут для работы в Северной Америке, Европе или Азии
- Методологий подготовки специалистов с 0 выкристаллизовывалась и вырабатывалась лет 8, видео курс это результат проб и ошибок
- Уже не раз доказано, что можно выучиться и найти работу, даже если вы не знаете, что такое SQL (как я на моей первой работе) в роли BI
- Наши вебинары очень крутые и у нас есть возможность дотянуться до самых крутых специалистов по всему миру
- Сообщество растет и помогает друг другу

Минусы тоже очевидны:
- проблемы со звуком
- проблемы с видео или качеством оформления заданий
- опечатки, ошибки и многое другое

Но это не страшно, так как полезность перекрывает.

Slack: 3009 пользователей
Youtube канал: 4530 подписчиков и мы не используем рекламу
Telegram 7651 подписчик, главный контрибьютер это курсы datalearn, на 2м место это habr, поэтому все компании так любят там писать перевод статей, чтобы привлечь трафик. Для меня хабр это не трафик, это отличная площадка донести свои идеи. Фуфло и платные курсы там не предлагаем😇 Кстати на каждые 3 новых подписчика 1 отписывается, вообще мне кажется формат телеграмм каналов сходит на нет. Слишком много информации, просто цунами, и уже наш мозг устал скролить новости и бежать за самыми свежими и актуальными трендами и новостями. Но мы успеем доделать курс до конца, а там уже как повезет.
Vsevsevmeste фонд - перевели за рекламу на канале уже почти 100т рублей.
Facebook всего 120 подписчиков (была гипотеза использовать сарафанное радио в social, но не очень работает)
Linkedin 285 (аналогично fb)
Мой instagram 319, но и контентам там нет особо))

Про курсы:
На #DE-101 записалось 3000+ людей
1 модуль закончило (заполнили опрос в конце): 210
2 модуль закончило: 46
3 модуль закончило: 4
4 модуль закончило: 1

Ммммда, воронка так себе🥺.

Курс: #DS&ML-101 (Анастасия Риццо): 441 - и это самый подробный и качественный вводный курс с практическими заданиями в рунете! Бесценно!
Курс: #SQL-101 (Анатолий Балакириев): 315 - и это самый крутой SQL курс на русском, а его поддержка студентов лучшая в мире! (без шуток)

У нас уже прошло много вебинаров и еще больше будет. Роман Пономарев прикладывает максимум усилий, чтобы вы могли получать самые интересные вебинары. А без его обложек, наш контент совсем не контент!

Есть у нас и женское сообщество (Яна Конн и Яна Одинцов): 177 девушек зарегестрировалось.

Даже есть замечательная возможность поддержать меня через paypal, patreon или yoomoney, за год набралось 110$ на патреоне и 72$ на paypal.

PS создавая образовательный курс в области аналитики, я мониторил много РФ школ и западных школ. Эти школы - это бизнес. Их главная задача это зарабатывать деньги для владельцев. У них отличный маркетинг и они умеют использовать hype слова для привлечения траффика. Они с радостью вам продадут мечту за 100т рублей, но в договоре маленьким шрифтом будет надпись, что они не несут ответственности. Так же я примерно представляю сколько стоит создать курс. Например мне предлагали 100т рублей за курс по DE. По опыту могу сказать, что трудозатраты и вознаграждения несопоставимы. Лично я не доверяю всем этим школам. Единственная, которая мне импонирует это Яндекс Практикум, там много специалистов из индустрии и самого яндекса и, надеюсь, что их KPI не прибыль, а кол-во нашедших работу.

PPS Иногда думаю, а что делать дальше после завершения datalearn курсов? Одна из идей продавать те же курсы через сообщество на западе по подписке. (в таком случае наши студенты это beta тестеры подхода обучения через сообщества). В Индии млн специалистов, которые хотят работать в Microsoft/Amazon, хотят работать в data, в Китае много желающих, и на местном рынке тоже много желающих, а мы знаем как сделать людей успешными😎

Прошло то время, когда за косяки увольняют и ругают, ошибаться это ок.

Увидел интересный пост. Это круто как все хотят идти в ИТ и там платят хорошо и работа интересная. Но если все будут в ИТ, кто будет учить детей? И таких профессий много, их не ценят, им не платят. В Канаде в этом плане все ровно, учитель получает как ИТшник. А доктор в 3-4 раза больше, но надо лет десять учиться и работать ещё 10 на тяжёлых работах.

Пароли это всегда шляпа. Как написано в статье, их только любят злоумышленники. Microsoft хочет от них отказаться, ну и правильно! https://www.zdnet.com/article/microsofts-ciso-why-were-trying-to-banish-passwords-forever/

Это точно! Не стесняйтесь просить больше;)

Хотелось бы по центру Москвы прогуляться. Обожал маршрут от Пушкинской до ГУМа или до Арбатской по бульвару.

Прикольная визуализация про центр Москвы https://public.tableau.com/app/profile/anastasia.komissarova/viz/MoscowMap_16242110055380/MoscowCityCenterMap

Не по теме, но интересно услышать ваше мнение. Я заметил в Москве сейчас будет жёстко всех прививать, а кто откажется, тех будут дискриминировать. Не ожидал такого от России, думал сначало так сделают на западе, а потом уже РФ. Оказалось наоборот, для меня звучит как беспредел. А что вы думаете? Только не надо писать, что-то типа "кто не делает прививки, тот дебил" или наоборот, в целом интересна позиция государства и ваша реакция. Государство же всегда хочет как лучше для людей:)

8 июля один из лучших мировых экспертов и zen master Steve Wexler расскажет про новшества в визуализации опросов. Я был на его выступлении в Бостоне и это 🔥, как в театр сходил. И я использую его методы для визуализации опросов по adoption BI и self service. https://www.eventbrite.com/e/whats-new-in-visualizing-survey-data-tickets-161010592015

Data Engineering Manifesto:

📌We are Engineers
📌Data is a Product
📌Enable by providing self-service solutions
📌Embrace Cloud & Managed services
📌Batch processing is easier than stream
📌Aim for simplicity through consistency
📌Notebooks are for research, not for development
📌Data scientists are colleagues, not enemies
📌SQL is the lowest common denominator

В Майкрософт я подписан на разные издания типа HBR, Information, Financial Times, и иногда появляются интересные новости. Вот например, новость про то, что удаленная работа это плохо, дорого и не эффективно для компаний. Конечно не для всех, но уже явно перестали говорить о том, как это классно и выгодно, когда все на удалёнке.

А вот решение всех проблем в офисе - How Teddy Bears Can Make Your Company More Ethical

Вот это я люблю - коротко и по делу))

Мне всегда нравились заголовки статей в Harvard Business Review(HBR). Но я не мог их читать, было ужасно скучно. Я думал, что это плохой английский у меня. Теперь у меня есть платная подписка, но это какая-то ерунда. Кроме красивых картинок и заголовков, там одна вода🙄 кто нибудь любит HBR?

Свежий эпизод подкаста “Data Coffee” про ETL и Apache Airflow с замечательной Диной Сафиной из mail-ru уже доступен к прослушиванию в ваших подкастоприемниках!

#datacoffee #podcast #data #подкаст #данные

https://anchor.fm/data-coffee/episodes/ETL--e12vknj

В продолжение темы построения архитектуры аналитических решений.

https://www.youtube.com/watch?v=slfDKyMxZsU

Ещё один концепт из Амазона, который я часто использую - good intentions don't work, mechanics work. Тоже Безос придумал. Идея в том, что наши хорошие намерения не работает, и невозможно положиться на людей, думая, что они все будут делать так, как будет эффективно для бизнеса. Обычно люди забивают, и делают как им удобно. Поэтому нужно внедрять процессы и механики.