Выручка магазина вырастет, если сделать это ↘️

Прочитайте и используйте статью под редактурой Яна Пиле — преподавателя курса «Симулятор аналитика» и Head of On-Shelf availability в Магните. Она о том, как один недорогой и несложный алгоритм помогает искать проблемные товары на полках.
CUSUM для поиска проблем в ритейле

Два новых видео про Superset — для тех, кто работает с данными
Superset — бесплатный и гибкий BI-инструмент, с которым можно собирать дашборды без мощного софта и сложной настройки. Если вы аналитик, инженер или просто ищете гибкий BI-инструмент, то зовем к просмотру.

Обзор Superset
Что это за BI-система, чем она лучше (или хуже) Tableau, Power BI и Metabase? Как справляется с большими объемами данных и за счет чего подходит для продакшна? В конце видео вместе создаем дата-cет с графиком.
💙 Смотреть во ВКонтакте
📺 Смотреть на YouTube

Кастомизация в Superset
Как привести визуализации к единому стилю: таблицы, цвета, фоны, CSS? Полезно тем, кто делает дашборды для бизнеса. Чтобы они были понятны и аккуратны и для вас, и для заказчиков.
💙 Смотреть во ВКонтакте
📺 Смотреть на YouTube

Если интересно больше погрузиться в инструмент, то приходите на курс по визуализации в Superset от karpov.cоurses. Вас ждут 6 недель практики, живого общения и реальных задач: https://to.karpov.courses/zohmDw

Зачем компьютерное зрение беспилотной машине — понятно. Но так ли нужна эта технология бизнесу, скажем, в сельском хозяйстве и других не самых очевидных областях? Давайте разберемся.

Computer Vision (CV) позволяет компьютерам «видеть» и понимать картинки и видео. Еще несколько лет назад технология была в диковинку, но теперь встречается повсеместно. Например:
➗ В ритейле — распознает продукты на весах. Экономит покупателям время и снижает очереди.
➗ В медицине — анализирует снимки МРТ. Врачи быстрее и точнее ставят диагнозы.
➗ В сельском хозяйстве — ищет вредителей и находит лучше человека. Это позволяет решить проблему на ранней стадии.
➗ В промышленности — контролирует качество товаров и снижает процент брака.

Компании разных направлений внедряют CV, потому что это инвестиция в эффективность. Технология позволяет:
— Сократить расходы. Автоматизировать рутину и повысить производительность без дополнительного найма сотрудников.
— Ускорить процессы. Собирать, обрабатывать и анализировать информацию 24/7. Быстрее специалиста давать рекомендации на основе объективных данных.
— Снизить количество ошибок. У компьютера глаз не замыливается. ИИ всегда заметит проблему и доложит о ней специалистам.

Один из вариантов внедрить CV в компании — обучить сотрудников работать с технологией. Сделать это можно на курсе Deep Learning Engineer (Computer Vision Track).

Наши выпускники решают реальные бизнес-задачи. В том числе могут настроить и поддерживать:

➗ Распознавание документов — без ручного ввода.
➗ Верификация по лицу — сравнение фото из паспорта и с камеры.
➗ Подсчет посетителей — аналитика трафика в магазинах и офисах.
➗ Детекция возгораний — мгновенное оповещение о задымлении.
➗ Распознавание номеров — автоматизация парковок и логистики.

Выбирайте корпоративное обучение — инвестируете в эффективность. До конца июля по корпоративной оплате действует скидка 10%.

Инженер данных — серьезная профессия, в которой предстоит учиться без остановок. Но чтобы стартовать на рынке труда, достаточно базовых навыков:
➗ Работать с SQL;
➗ Писать код на Python;
➗ Использовать инструменты: Postgre, ClickHouse, Spark;
➗ Понимать цели и ставить задачи DWH в рамках организации;
➗ Строить ETL-процессы в Airflow.

Сколько по времени займет обучение? На курсе «Инженер данных с нуля» — шесть месяцев. За это время вы освоите теорию и решите более 200 задач, которые встречаются в реальной работе. Итогом станет проект по построению сквозного процесса обработки и трансформации данных.
В финале мы поможем подготовиться к выходу на рынок. Вас ждут типовые тестовые задания и симуляторы собеседований. Лучшим студентам предложим реальное собеседование на позицию junior дата-инженера с автором или преподавателем курса.

Больше информации про программу, грейды и зарплаты в профессии инженера данных — читайте на сайте. А всем, кто начнет обучение в июле, даем скидку 15% по промокоду ENGINEYOURJULY.

✅ Килограмм черешни съели
✅ По футболку загорели

Чем заняться в оставшуюся половину лета? За полтора месяца можно освоить основы Python или SQL, разобраться в направлениях Data Science или подтянуть математику. Выбирайте бесплатный курс, проходите и, если затянет, приходите осенью получать новую профессию.

К бесплатным курсам:
➗ Основы Python
➗ Симулятор SQL
➗ Математика для Data Science
➗ Визуализация данных
➗ Docker
➗ Гид по профессиям Data Science
➗ Знакомство с онлайн-магистратурой