LEFT JOIN

2024-04-08 18:10:32 Самые популярные ошибки в построении аналитики в EdTech
Внимание-внимание! На канале «Дата Коля» — новое видео для профессионалов из сферы эдтех и всех, кто хочет больше узнать о том, как строится аналитика на практике. Ролик посвящен главным вопросам, с которыми сталкиваются онлайн-школы.

Как подружить между собой данные из разных систем, чтобы отследить путь клиента и посчитать наконец-то стоимость лида?
Как перестать тратить время на заполнение бесконечных табличек и автоматизировать работу с данными?
Как выбрать инструменты для аналитики и создания отчетов и дашбордов, в обстановке, когда многие из них стали недоступны в России?

Смотрите по ссылке. Если у вас есть знакомые, которые работают в онлайн-образовании, поделитесь видео с ними и получите плюсик в карму. Открыть/Комментировать

2024-04-08 10:28:15 Новый набор в ШАД!
Классные новости про наших друзей из Школы анализа данных Яндекса. С 1 апреля у них стартовал новый набор, который будет аж на треть больше, чем в прошлом году — в школу поступят более 400 студентов.

В ШАДе готовят специалистов в области DS и ML, и так как спрос на эти профессии растет, то и набор увеличивают. Кроме того, в этом году будет дополнительная возможность поступить — поучаствовать в очной олимпиаде

Обучение бесплатное, но надо успешно сдать вступительные экзамены и преодолеть высокий конкурс — как правило, 17 человек на место.
Есть два трека. Первый — для студентов и выпускников технических специальностей, второй — для практикующих аналитиков и разработчиков с опытом от 3-х лет.
В программе много практики и погружения в реальные проекты и задачи.

Это крутой проект, который помогает развивать аналитику и ML в России, поэтому мы решили рассказать про него подробнее в карточках. Если среди наших подписчиков есть те, кто учился в ШАДе или хочет поступить — будем рады, если поделитесь своими мыслями и впечатлениями! Открыть/Комментировать

2024-04-05 10:30:53 Карта вашей базы данных
Базы данных нередко состоят из множества разных таблиц. Разобраться в структуре может быть непросто, но тут на помощь приходят схемы. Они показывают перечень таблиц, их содержимое и взаимосвязи — то есть содержатся ли в одной таблице ключи к какой-то другой.

Инструментов, которые помогают составлять схемы, довольно много. Преимущество сегодняшнего с говорящим названием SQLite Schema Diagram Generator в том, что он бесплатный, маленький и простой.

Понадобится скачать файлик с гитхаба и отдельный тул GraphViz. Файлик генерирует схему в формате GraphViz, а последний ее визуализирует. Вот и все — куда уж проще. Открыть/Комментировать

2024-04-04 10:30:55 Как связаны сакура и изменение климата?
Наверное, никто не удивится, что в Японии к сакуре относятся очень серьезно и с 9 века ведут хроники, отмечая, в какой день ее цветение достигло пика.

На основе этих данных построили график с 812 года по 2023. На нем отмечены дни, когда сакура цвела особенно пышно, и среднее значение за 20 лет. Он интерактивный, можно приближать, удалять, рассмотреть каждый год в отдельности.

Данные для графика предоставил исследователь из Osaka Metropolitan University Ясуюки Аоно. Он их собирал не просто из любви к искусству, а для изучения того, как менялся климат и температура воздуха весной. Из-за того, что погода становилась теплее пик цветения сакуры наступает раньше, а кривая среднего за 20 лет опускается все ниже. Открыть/Комментировать

2024-04-03 10:30:22 Иногда они возвращаются
В прошлую субботу мы вам немного спойлернули новый проект — точнее, возвращение старого.

Data Heroes — подкаст о супергероях, чья сила в данных. Уже вышло три сезона, и у каждого была своя тема.

Первый — про то, как прокачаться как аналитик и начать карьеру в этой сфере. Разбирались, как выбрать школу, найти мотивацию, научиться тайм-менеджменту и стать идеальным кандидатом в глазах эйчара.
Наш любимый выпуск: как победить синдром самозванца.

Второй — про разные направления. Поговорили про датавиз, Data Science и мировой рынок аналитики. В специальных выпусках рассказали, как составить крутое резюме.
Наш любимый выпуск: как убеждать с помощью визуализации.

Третий — про то, как строить бизнес и личный бренд в аналитике. Поделились секретами мастерства, как вести канал и подкаст про данные.
Наш любимый выпуск: как будет меняться работа аналитика с развитием искусственного интеллекта.

Сейчас вовсю идет работа над 4 сезоном, и у него тоже будет своя тема. Мы пока не расскажем, какая она, но вы можете попробовать угадать в комментариях!

Первый эпизод выйдет уже совсем скоро! Открыть/Комментировать

2024-04-02 11:33:13 Анализ самых популярных AI-инструментов на GitHub
Кажется, сейчас все только и делают, что обучают модели и разрабатывают все новые приложения на основе AI, которые за вас пишут тексты, рисуют картинки и кодят.

Выяснили, так или это и как на самом деле выглядит мир AI open source-приложений на GitHub — кто их разрабатывает, что разрабатывают и собираются ли останавливаться. То есть выяснил кое-кто другой, а мы вам расскажем самое главное из этого исследования.

В выборку попали 845 репозиториев с GitHub, у которых было 500 звездочек или больше и слова gpt, llm, generative AI в описании. Они делятся на 4 группы.
Приложения на основе ИИ — самая популярная категория.
Инструменты для разработки, которые помогают с промпт-инжирингом или предоставляют интерфейс для взаимодействия с ИИ.
Инструменты для работы моделями — обучения, создания датасетов.
Инструменты для создания инфраструктуры для разработки — все, что связано с управлением данными, мониторингом и вычислениями.

В первой половине 2023 виден взрывной рост числа новых проектов во всех 4 категориях, который вышел на плато в сентябре. Рост, вероятно, связан с релизом ChatGPT и Stable Diffusion в 2022, а замедление — с перенасыщением рынка.

845 репозиториев выложены 594 аккаунтами. 20 из них разместили 4 или более приложения или инструмента — на них приходится 23% всех репозиториев, попавших в выборку.

19 аккаунтов из топ-20 принадлежат организациям (3 из них — Google) и только один личный.

Вклад в развитие проектов в выборке сделали 20 000 разработчиков.

AI все еще на хайпе, но хайп недолговечен. Большинство проектов быстро набирают популярность после выкладки, но потом прирост звездочек снижается.

В оригинале статьи — больше цифр, графики и ссылки на самые интересные проекты. Открыть/Комментировать

2024-03-29 10:30:58 Все, что вы хотели узнать про рекламу в LEFT JOIN
Весна — это время пробуждения, вдохновения и обновления, поэтому подумали и решили обновить медиакит. А заодно написали небольшую справку для рекламодателей.

В медиаките вы найдете расценки, форматы рекламных интеграций и данные о канале — аудитория и метрики.

Во втором документе мы рассказали об условиях сотрудничества: как проходит подготовка рекламных материалов, согласование, оплата, выбор даты публикации. В общем, ответы на часто задаваемые вопросы.

Мы рассматриваем заявки на разные темы: курсы, мероприятия, вакансии, инструменты для IT-специалистов и аналитиков, тематические каналы и просто всякое интересное про диджитал и технологии. Главное, чтобы продукт был действительно качественный и достойный! Открыть/Комментировать

2024-03-28 10:40:26 Гонка за чужим одобрением
Помните, как на экзаменах все делились на тех, кто был уверен, что «сдаваться» надо обязательно в числе первых, и их противников, которые предпочитали идти последними? Еще были промежуточные варианты и равнодушные фаталисты, согласные на любой расклад, лишь бы это все побыстрее закончилось, но они нам сейчас неинтересны.

Наконец-то наука выяснила, кто был прав — как оказалось, те, кто выбирал идти первым. Исследователи провели два эксперимента.

В первом участвовало 992 добровольца, которых попросили описать 20 человек на основе их фотографий в соцсетях. В начале они давали положительные характеристики, содержавшие в среднем 6,2 добрых слова. К концу списка этот показатель снизился до 4,7.
Во втором 987 человек по-настоящему пострадали за науку и смотрели шоу «Холостяк». А точнее — то, как представляются участницы. Их просили оценить девушек, и, как и предыдущем эксперименте, каждая следующая получала все менее лестную характеристику. Видео показывали в рандомом порядке.

Почему это происходит?
Исследователи предположили, что, когда мы оцениваем друг за другом несколько человек, мы ищем у них какие-то отличительные особенности. Негативные черты сильнее всего обращают на себя внимание, и люди начинают концентрироваться именно на них.

Этот эффект может влиять на то, как оценивают соискателей, студентов на экзамене, участников в реалити-шоу или конкурса, профили в «Тиндере» и просто новых знакомых. Так что, если вам важно произвести хорошее впечатление на человека, надо постараться познакомиться с ним как можно быстрее и всех опередить.

Кстати, а как вы экзамены сдавали? Шли среди первых, сидели до конца или как получится? Открыть/Комментировать

2024-03-27 11:10:38 Лайфхаки и нейросети на любой случай в жизни
У вас бывает такое ощущение, что у некоторых людей есть специальный гайд к этой жизни, где написано, как правильно жить?

Как пользоваться кредиткой, чтобы не влазить в долги, или где покупать продукты по акции.
Или как раскрыть тот самый легендарный потенциал «Экселя», о котором все столько говорят.
Или как узнать про секретные фичи «Фотошопа».

А еще у них на каждый случай в жизни есть какой-то специальный удобный сервис, приложение или, как сейчас модно, — отдельная нейронка. Откуда они все это узнают? Где они находят все эти лайфхаки?

Эту загадку мы вряд ли разгадаем, но, к счастью, иногда эти люди делятся своей мудростью с простыми смертными. Благодаря этому мы тоже можем узнать про нейросеть, которая апскейлит винтажные мемы, или всякие крутые фишки привычных гаджетов и приложений.

Канал iTeach как раз про это. Конечно, про кредитки и скидки на продукты они не пишут, зато пишут про нейронки, полезный софт и личную кибербезопасность. Открыть/Комментировать

2024-03-26 10:30:00 Modern Data Stack — всё?
Каждый раз, когда что-то — например, новая технология — становится популярным, оно проходит несколько стадий. На старте у нового явления есть четкое определение. Потом о нем узнает широкая общественность, а маркетологи понимают, что это название отлично привлекает внимание. Его начинают использовать все подряд, значение термина размывается, и в итоге он превращается в баззворд.

Именно такой путь прошел Modern Data Stack. Его историю вспомнил СЕО dbt Тристан Хэнди и задался вопросом: актуален ли он все еще?
Термин Modern Data Stack появился в середине десятых. Так начали называть облачные инструменты для аналитик: Looker, Fivetran, тот самый dbt и так далее.
В 2020 MDS завоевал большую популярность, и наступила эпоха коллаборации между вендорами. Разработчики ПО объединяли свои продукты в целые экосистемы. Позиционирование инструмента как MDS помогало выйти на рынок и заинтересовать инвесторов, партнеров и пользователей.
И вот оно случилось: термин стал так популярен, что начал терять смысл. Хэнди вспоминает, как на конференции его собеседник назвал MDS-компаниями Mongo, Datadog и Confluent. Все три хороши, но ни одна не выпускала продукты, которые можно было бы отнести к MDS.

Но не это заставило его задуматься о том, что этот термин устарел.

Дело в самом определении. Почти 10 лет назад, использование облачных технологий четко отделяли MDS от не-MDS — например, Looker от Tableau. Но сейчас это не так, и Tableau теперь тоже в облаке.
Изменился рынок. Инвесторы стали менее охотно вкладываться в ИТ-стартапы, а покупатели начали выбирать готовые решения, а не стеки из нескольких продуктов заколлабившихся вендоров.
Появился новый тренд, к которому все хотят присоединиться: искусственный интеллект.

Все это привело к тому, что термин Modern Data Stack потерял не только изначальный смысл, но и ценность, так что пора от него отказаться. Более подробно все эти мысли он раскрывает на подкасте. Открыть/Комментировать