Приветики, дорогие лэйдис н джентлмен 👋
В Москве жаришка нереальная🔥
Охлаждаю всех хорошими мемасами🤣
Свои отправляйте в комментс⤵️
Скоро «увидимся» 😉
В Москве жаришка нереальная
Охлаждаю всех хорошими мемасами
Свои отправляйте в комментс
Скоро «увидимся» 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐳21😁19🔥3
Всем привет! Сегодня не про аналитику, а про аналитиков.
Я Юля, руковожу командой продуктовых аналитиков в Шопинге Т-Банка, и мы с вами виделись в первом выпуске этого сезона. Я напишу серию постов о том, как устроена жизнь и сообщество продуктовых аналитиков в ТБанке.
Начнем с главного: как и во многих крупных IT-компаниях, у нас нет единого руководителя, которому подчиняются все аналитики в банке. В отличие от разработки, например, наша структура устроена иначе.
У нас есть Профессия — так мы в ТБанке называем профессиональные сообщества. Это как гильдия, объединение руководителей продуктовой аналитики из разных подразделений Банка. Вместе мы решаем общие задачи: развитие аналитиков, найм, DevRel (развитие профессионального сообщества) и многое другое.
Профессия — это не просто место для обсуждений. Это рабочее сообщество, которое ставит цели и достигает их. Например, недавно мы финализировали матрицы компетенций для всех уровней аналитиков — от джунов до хэдов, и теперь для всех прозрачно, какими скиллы ожидаются на каждом уровне. А еще запустили внутренний курс по продвинутой аналитике с помощью Python: с фишечками по оптимизации и NDA-кейсами для своих.
В следующем посте расскажу, как мы помогаем продуктовым аналитикам расти и становиться сильнее в профессии. А пока — пишите в комментариях, как устроена работа аналитиков в вашей компании!
Я Юля, руковожу командой продуктовых аналитиков в Шопинге Т-Банка, и мы с вами виделись в первом выпуске этого сезона. Я напишу серию постов о том, как устроена жизнь и сообщество продуктовых аналитиков в ТБанке.
Начнем с главного: как и во многих крупных IT-компаниях, у нас нет единого руководителя, которому подчиняются все аналитики в банке. В отличие от разработки, например, наша структура устроена иначе.
У нас есть Профессия — так мы в ТБанке называем профессиональные сообщества. Это как гильдия, объединение руководителей продуктовой аналитики из разных подразделений Банка. Вместе мы решаем общие задачи: развитие аналитиков, найм, DevRel (развитие профессионального сообщества) и многое другое.
Профессия — это не просто место для обсуждений. Это рабочее сообщество, которое ставит цели и достигает их. Например, недавно мы финализировали матрицы компетенций для всех уровней аналитиков — от джунов до хэдов, и теперь для всех прозрачно, какими скиллы ожидаются на каждом уровне. А еще запустили внутренний курс по продвинутой аналитике с помощью Python: с фишечками по оптимизации и NDA-кейсами для своих.
В следующем посте расскажу, как мы помогаем продуктовым аналитикам расти и становиться сильнее в профессии. А пока — пишите в комментариях, как устроена работа аналитиков в вашей компании!
❤36🔥10🐳2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Друзья, 2 недели пролетели незаметно
Уже новый выпуск на подходе
Уже новый выпуск на подходе
❤6🔥6🤪2
Привет, дорогие слушатели! 🎙А я к вам с анонсом. В этом выпуске мы обсудили самообразование. В век AI, когда технологии стремительно развиваются, где же найти мотивацию для обучения? 🤔
🔸 Зачем продолжать учиться?
🔸Что такое «синдром вечного ученика» и как не попасть в его ловушку?
🔸Где баланс между «надо» и «хочу»?
🔸Как эффективнее обучаться и чем в этом помогает математический склад ума?
Мы пообщались с невероятным гостем — CDO Райффайзенбанка в России, Андреем Суханем, который ни на день не перестает учиться и уже успел попасть в известный рейтинг Forbes в категории «Управление».
Андрей поделился своими подходами к обучению, а вы, дорогие подписчики, обязательно делитесь своими методами и источниками мотивации для самообразования в комментариях!
Яндекс.Музыка
ВК
Apple Podcasts
Telegram-плеер
остальные платформы
🔸 Зачем продолжать учиться?
🔸Что такое «синдром вечного ученика» и как не попасть в его ловушку?
🔸Где баланс между «надо» и «хочу»?
🔸Как эффективнее обучаться и чем в этом помогает математический склад ума?
Мы пообщались с невероятным гостем — CDO Райффайзенбанка в России, Андреем Суханем, который ни на день не перестает учиться и уже успел попасть в известный рейтинг Forbes в категории «Управление».
Андрей поделился своими подходами к обучению, а вы, дорогие подписчики, обязательно делитесь своими методами и источниками мотивации для самообразования в комментариях!
Яндекс.Музыка
ВК
Apple Podcasts
Telegram-плеер
остальные платформы
🔥7❤3👍1
Не с первого раза, но я всё же выпросил 40 💯 под предыдущим постом про нетворкинг. В нём рассказал, зачем аналитику знакомиться с другими аналитиками и полезные привычки, которые расширяют сеть контактов 🕸
Сегодня, как и обещал, расскажу про инструменты расширения круга профессиональных знакомств. Начну с пассивных способов, которые требуют меньше эмоциональных усилий и энергии. От простого к сложному:
☕️ Чаще бывайте в обществе, офлайн и онлайн, но не требуйте от себя многого
Предлагают сходить на конференцию в офисе, идите. Понравилось название митапа, регистрируйтесь. С вами завязали разговор на кофе-брейке, поделитесь, кто вы и откуда. Хотите задать вопрос, поднимите руку или напишите в чат. На мой взгляд, это самый безопасный и энергосберегающий режим завязать small-talk. Если собеседник не зашел, всегда можно быстро слиться 🤪
☕️ Random-coffee внутри компании (с другими специальностями)
Если в вашей организации практикуют такую активность, впишитесь в неё. Общаться с коллегами из других функций безопасно и интересно. Это расширяет кругозор и улучшает представление о бизнесе, в котором вы работаете. Обычно такие встречи длятся не более 30 минут. Вряд ли ваш разговор зайдет дальше обсуждения, чем занимается ваш отдел.
☕️ Random-coffee внутри профессии
Аналитический кружок внутри профессии обычно уже. Random-coffee с аналитиками - это возможность получить опыт от старших коллег, поделиться своей экспертизой с новичками, пожаловаться на работу с пирами или обменяться знаниями с аналитиками-энтузиастами. Из минусов: малочисленные группы аналитиков быстро "выдыхаются" и на встречи начинают ходить одни и те же люди. Заметили такое, сливайтесь 🏃
☕️ Random-coffee вне компании
Хочется заглянуть за границы, своей компании? Ищите внешние random-coffee. В основе тот же случайный матчинг. У меня был опыт подписки на https://random-coffee.ru/. Возможно, есть похожие сервисы, делитесь в комментариях.
Я познакомился с продуктом благодаря игре "Незнакомые". Внутри упаковки был буклет. Я прочитал, загорелся, оплатил подписку и уже через неделю созванивался в Телеграм с первым случайным собеседником. Кайфовые организаторы, недорогая подписка, хорошее сообщество участников.
Благодаря сервису я познакомился с десятком людей из разных компаний и IT-специализаций. Даже получилось сходить на random-coffee на английском. Офлайн-встречи были особенно приятными и запомнились.
➕ Главный плюс пассивного нетворкинга - это просто: можно вписаться и больше ни о чем не думать.
➖ Минусы возникают, если у вас есть конкретные цели: узнать, как работается в компании N, сколько получают там тимлиды, как построить Discovery или аб-платформу. В таком случае, случайными встречами не обойтись - нужен активный нетворкинг. Но об этом в следующей серии.
Если я упустил какие-то способы знакомиться без лишних усилий, напишите в комментариях.
Всем хорошего дня! 🌦
Сегодня, как и обещал, расскажу про инструменты расширения круга профессиональных знакомств. Начну с пассивных способов, которые требуют меньше эмоциональных усилий и энергии. От простого к сложному:
☕️ Чаще бывайте в обществе, офлайн и онлайн, но не требуйте от себя многого
Предлагают сходить на конференцию в офисе, идите. Понравилось название митапа, регистрируйтесь. С вами завязали разговор на кофе-брейке, поделитесь, кто вы и откуда. Хотите задать вопрос, поднимите руку или напишите в чат. На мой взгляд, это самый безопасный и энергосберегающий режим завязать small-talk. Если собеседник не зашел, всегда можно быстро слиться 🤪
☕️ Random-coffee внутри компании (с другими специальностями)
Если в вашей организации практикуют такую активность, впишитесь в неё. Общаться с коллегами из других функций безопасно и интересно. Это расширяет кругозор и улучшает представление о бизнесе, в котором вы работаете. Обычно такие встречи длятся не более 30 минут. Вряд ли ваш разговор зайдет дальше обсуждения, чем занимается ваш отдел.
☕️ Random-coffee внутри профессии
Аналитический кружок внутри профессии обычно уже. Random-coffee с аналитиками - это возможность получить опыт от старших коллег, поделиться своей экспертизой с новичками, пожаловаться на работу с пирами или обменяться знаниями с аналитиками-энтузиастами. Из минусов: малочисленные группы аналитиков быстро "выдыхаются" и на встречи начинают ходить одни и те же люди. Заметили такое, сливайтесь 🏃
☕️ Random-coffee вне компании
Хочется заглянуть за границы, своей компании? Ищите внешние random-coffee. В основе тот же случайный матчинг. У меня был опыт подписки на https://random-coffee.ru/. Возможно, есть похожие сервисы, делитесь в комментариях.
Я познакомился с продуктом благодаря игре "Незнакомые". Внутри упаковки был буклет. Я прочитал, загорелся, оплатил подписку и уже через неделю созванивался в Телеграм с первым случайным собеседником. Кайфовые организаторы, недорогая подписка, хорошее сообщество участников.
Благодаря сервису я познакомился с десятком людей из разных компаний и IT-специализаций. Даже получилось сходить на random-coffee на английском. Офлайн-встречи были особенно приятными и запомнились.
Если я упустил какие-то способы знакомиться без лишних усилий, напишите в комментариях.
Всем хорошего дня! 🌦
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍6🔥5⚡1
Что делать с пропусками в данных?
На связи снова Рома и мы продолжаем говорить про исследовательский анализ данных. Я уже рассказал о том, что делать с дубликатами, а сегодня речь пойдет о пропусках.
Пропуски — это достаточно частая ситуация при работе с данными. Они могут появляться по разным причинам: сбои в системе, ошибки сбора или просто кто-то не заполнил нужное поле. Игнорировать их нельзя так как они искажают расчёты, мешают визуализации и могут привести к неправильным выводам.
Что бы это ни было, с пропусками надо разбираться до того, как вы понесете цифры стейкхолдерам.
Работу с пропусками всегда начинаем с базы:
Так, пропуски найдены. Может просто удалить их? Нееет, подожди.
Удаление — это крайняя мера, так как можно потерять слишком много ценных данных. Особенно если это не просто пустая строчка, а редкий, но важный пользователь. Поэтому чаще выбирают заполнение. Вот основные методы:
1️⃣ Среднее, медиана, мода
Самый простой и популярный способ — подставить среднее или медиану по колонке. Но не делай это «тупо» по всем строкам сразу. Лучше сгруппируй их по категориям. Например, если у тебя не указан доход клиента — бери медиану по возрастной группе или региону. Так получится ближе к реальности.
2️⃣ Предыдущее или следующее значение
Идеально подходит для временных рядов. Если один день в продажах пропал, но до и после были — можно заполнить с помощью
Только помни: это работает, если данные меняются постепенно, а не скачками.
3️⃣ Интерполяция
Вот тут начинается магия. Интерполяция — это способ аккуратно восстановить пропущенные значения по соседним точкам. Простой вариант линейный:
Если тренд сложный, можно попробовать polynomial, а если данные колеблются, то spline. Это особенно полезно в метриках с сезонностью или кривыми трендами.
Важно: интерполяция работает, когда есть хотя бы несколько точек до и после. Если пропуски в начале или в конце ряда — лучше использовать
Как выбирать метод?
✔️ Пропуск один — заполни медианой.
✔️ Пропуск в середине временного ряда — попробуй интерполяцию.
✔️ Пропуск в начале или в конце — используй ближайшее значение.
✔️ Пропуски только в отдельных группах — группируй перед заполнением.
Пропуски не повод паниковать. Это повод задуматься: почему их так много и что будет, если их игнорировать?
#eda
На связи снова Рома и мы продолжаем говорить про исследовательский анализ данных. Я уже рассказал о том, что делать с дубликатами, а сегодня речь пойдет о пропусках.
Пропуски — это достаточно частая ситуация при работе с данными. Они могут появляться по разным причинам: сбои в системе, ошибки сбора или просто кто-то не заполнил нужное поле. Игнорировать их нельзя так как они искажают расчёты, мешают визуализации и могут привести к неправильным выводам.
Что бы это ни было, с пропусками надо разбираться до того, как вы понесете цифры стейкхолдерам.
Работу с пропусками всегда начинаем с базы:
df.isna().sum() — покажет нам, где и сколько пропущено.Так, пропуски найдены. Может просто удалить их? Нееет, подожди.
Удаление — это крайняя мера, так как можно потерять слишком много ценных данных. Особенно если это не просто пустая строчка, а редкий, но важный пользователь. Поэтому чаще выбирают заполнение. Вот основные методы:
1️⃣ Среднее, медиана, мода
Самый простой и популярный способ — подставить среднее или медиану по колонке. Но не делай это «тупо» по всем строкам сразу. Лучше сгруппируй их по категориям. Например, если у тебя не указан доход клиента — бери медиану по возрастной группе или региону. Так получится ближе к реальности.
df['income'] = df.groupby('region')['income'].transform(lambda x: x.fillna(x.median()))
2️⃣ Предыдущее или следующее значение
Идеально подходит для временных рядов. Если один день в продажах пропал, но до и после были — можно заполнить с помощью
.ffill() или .bfill().df['sales'] = df['sales'].ffill()
Только помни: это работает, если данные меняются постепенно, а не скачками.
3️⃣ Интерполяция
Вот тут начинается магия. Интерполяция — это способ аккуратно восстановить пропущенные значения по соседним точкам. Простой вариант линейный:
df['metric'] = df['metric'].interpolate(method='linear')
Если тренд сложный, можно попробовать polynomial, а если данные колеблются, то spline. Это особенно полезно в метриках с сезонностью или кривыми трендами.
Важно: интерполяция работает, когда есть хотя бы несколько точек до и после. Если пропуски в начале или в конце ряда — лучше использовать
.ffill() или .bfill().Как выбирать метод?
✔️ Пропуск один — заполни медианой.
✔️ Пропуск в середине временного ряда — попробуй интерполяцию.
✔️ Пропуск в начале или в конце — используй ближайшее значение.
✔️ Пропуски только в отдельных группах — группируй перед заполнением.
Пропуски не повод паниковать. Это повод задуматься: почему их так много и что будет, если их игнорировать?
#eda
❤19👍11👀1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Какой гость, какая тема, просто рррр 🐅
Уже завтра на всех подкаст платформах, а мы напишем подробности о выпуске.
Уже завтра на всех подкаст платформах, а мы напишем подробности о выпуске.
❤🔥9🔥7😍4
Хей! Новый эпизод — про теорию игр!
Для меня этот выпуск стал путешествием во времени: когда-то я сам открывал её для себя на первых курсах университета. К сожалению, в то время не было отдельного курса по теории игр. Немало ночей тогда я просидел над статьями на английском. Это был непростой путь, ведь мне нужно было подготовить тезисы для научной конференции. Спасибо Дарье Сергеевне (научному руководителю), что настояла именно на этой теме.
В этом эпизоде поговорили о том:
— как предсказывать поведение других и быть на шаг впереди
— когда стоит действовать в одиночку, а когда — объединяться
— как теория игр влияет на экономику и даже ВВП стран
— немного о Нэше и фильме «Игры разума»
В гостях — Дмитрий Дагаев, эксперт по теории игр, руководитель курса «Теория игр» Центрального университета, заведующий лабораторией в НИУ ВШЭ и доцент РЭШ. Настоящий проводник в мир стратегий и равновесий.
Пишите в комментах, в какие «игры» играете вы?
(спойлер: не про компьютерные 😄)
Яндекс.Музыка
ВК
Apple Podcasts
Telegram-плеер
остальные платформы
Для меня этот выпуск стал путешествием во времени: когда-то я сам открывал её для себя на первых курсах университета. К сожалению, в то время не было отдельного курса по теории игр. Немало ночей тогда я просидел над статьями на английском. Это был непростой путь, ведь мне нужно было подготовить тезисы для научной конференции. Спасибо Дарье Сергеевне (научному руководителю), что настояла именно на этой теме.
В этом эпизоде поговорили о том:
— как предсказывать поведение других и быть на шаг впереди
— когда стоит действовать в одиночку, а когда — объединяться
— как теория игр влияет на экономику и даже ВВП стран
— немного о Нэше и фильме «Игры разума»
В гостях — Дмитрий Дагаев, эксперт по теории игр, руководитель курса «Теория игр» Центрального университета, заведующий лабораторией в НИУ ВШЭ и доцент РЭШ. Настоящий проводник в мир стратегий и равновесий.
Пишите в комментах, в какие «игры» играете вы?
Яндекс.Музыка
ВК
Apple Podcasts
Telegram-плеер
остальные платформы
🔥8❤🔥7👍4❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😁14🔥8❤5💅2👍1
🔥 А вот и подробности ✍️
16 августа — семейный фестиваль ИТ-пикник в музее-заповеднике «Коломенское»: будут шатры с программой (еще и аналитический шатер ✍🏼)
А еще: интерактивы, детские зоны и выступления Тоси Чайкиной, Дианы Арбениной и куча всего интересного 🥳
Регаться тут
16 августа — семейный фестиваль ИТ-пикник в музее-заповеднике «Коломенское»: будут шатры с программой (еще и аналитический шатер ✍🏼)
А еще: интерактивы, детские зоны и выступления Тоси Чайкиной, Дианы Арбениной и куча всего интересного 🥳
Регаться тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥2👍1
Нет, Антон не ошибся. В этом году мы решили объединиться в единую конференцию о продуктах, дизайне и аналитике «Продукты24 х FFDD2D».
Как и год назад будут лучшие спикеры, самые свежие и вдохновляющие темы.
Что вас ждет?
→ Доклады от продактов, дизайнеров и аналитиков
Вдохновимся в пространстве свежих смыслов, разберём реальные кейсы-решения по полочкам и соберёмся вместе, чтобы обсудить будущее продуктов и не только с трех сторон.
→ Много активностей и вдохновения
Активно занетворкаемся, пообщаемся с экспертами, проверим себя в командных челленджах.
→ Нетворкинг и афтепати
Завершим день на афтепати с DJ-сетом, танцами и общением.
📍 Суперметалл: Москва, 2-я Бауманская ул., 9/23с3 или онлайн
📆 27 сентября
Заполняй форму на сайте, чтобы узнать первыми о старте регистрации. Количество мест ограничено!
Как и год назад будут лучшие спикеры, самые свежие и вдохновляющие темы.
Что вас ждет?
→ Доклады от продактов, дизайнеров и аналитиков
Вдохновимся в пространстве свежих смыслов, разберём реальные кейсы-решения по полочкам и соберёмся вместе, чтобы обсудить будущее продуктов и не только с трех сторон.
→ Много активностей и вдохновения
Активно занетворкаемся, пообщаемся с экспертами, проверим себя в командных челленджах.
→ Нетворкинг и афтепати
Завершим день на афтепати с DJ-сетом, танцами и общением.
📍 Суперметалл: Москва, 2-я Бауманская ул., 9/23с3 или онлайн
📆 27 сентября
Заполняй форму на сайте, чтобы узнать первыми о старте регистрации. Количество мест ограничено!
🔥13❤6👍3
Кчау, а у нас новый выпуск!
В этом выпуске разобрались с одной из самых известных платформ для специалистов по анализу данных и машинному обучению — Kaggle. Что это вообще такое и нужно ли оно вам?
Спойлер: Kaggle — это как олимпиада для взрослых, но не столько ради медалей и призов (хотя и они там имеются), сколько ради реального профессионального роста.
– Как стать гранд-мастером Kaggle и почему это работает лучше любого резюме?
– Что Kaggle дает аналитикам и зачем сражаться за тысячные доли после запятой в метриках?
– Что общего Kaggle имеет с реальными бизнес-задачами и как AutoML делает ML-щика даже из тех, кто не умеет в ML?
Обсуждали все это с нашим гостем, который уже 14 лет в Kaggle, единственным в России четырехкратным гранд-мастером Kaggle, победителем Kaggle AutoML Гран-При 2024 и руководителем R&D-юнита в AI-лаборатории Авито — Александром Рыжковым.
Яндекс.Музыка
ВК
Apple Podcasts
Telegram-плеер
остальные платформы
В этом выпуске разобрались с одной из самых известных платформ для специалистов по анализу данных и машинному обучению — Kaggle. Что это вообще такое и нужно ли оно вам?
Спойлер: Kaggle — это как олимпиада для взрослых, но не столько ради медалей и призов (хотя и они там имеются), сколько ради реального профессионального роста.
– Как стать гранд-мастером Kaggle и почему это работает лучше любого резюме?
– Что Kaggle дает аналитикам и зачем сражаться за тысячные доли после запятой в метриках?
– Что общего Kaggle имеет с реальными бизнес-задачами и как AutoML делает ML-щика даже из тех, кто не умеет в ML?
Обсуждали все это с нашим гостем, который уже 14 лет в Kaggle, единственным в России четырехкратным гранд-мастером Kaggle, победителем Kaggle AutoML Гран-При 2024 и руководителем R&D-юнита в AI-лаборатории Авито — Александром Рыжковым.
Яндекс.Музыка
ВК
Apple Podcasts
Telegram-плеер
остальные платформы
❤13🔥11👍3
Всем привет! 👋
Продолжаем говорить про аналитиков ТБанка. Как и обещала, рассказываю, как мы помогаем продуктовым аналитикам расти и становиться сильнее в профессии, с помощью экспертных клубов. А еще анонсирую первый в этом канале эфир!
Клубы — это сообщества аналитиков по интересам. Они собираются вокруг инструмента или задачи: от экспериментов до ML. Внутри клуба есть эксперты, которые погрузились глубже других, и есть те, кто только изучает тему. Любой может прийти с вопросом, обсудить сложный кейс или просто посмотреть, как уже решена похожая задача.
Форматы у клубов разные, но чаще всего это обсуждения кейсов в тредах, регулярные встречи и дискуссии, и главное — документация, где мы фиксируем подходы и лучшие практики, чтобы их могли использовать другие команды.
Расскажу про три самых масштабных экспертных клуба:
1. EE = Experiment Experts. Тут собираются лучшие практики из разных частей банка в проведении АБ-тестов. Сложный дизайн? Непростая интерпретация результатов? Идём в клуб — там помогут завалидировать результаты и принять корректное решение.
2. CI = Causal Inference club. Проверяем гипотезы там, где А/Б-тест невозможен. Используем causal impact, байесовские сети, когортные сравнения. Задача клуба — разобрать альтернативные объяснения и сделать выводы надёжнее.
3. ML руками аналитиков. Делимся кейсами, где машинное обучение помогает решать задачи без привлечения разработчиков. Ищем кейсы, где достаточно простых инструментов, чтобы получить 80% результата — и быстрее приносим пользу.
Что клубы дают бизнесу:
🤞 решения принимаются быстрее и безопаснее, рисков меньше;
🌍 экспертиза масштабируется, потому что появляются единые шаблоны и наработки;
📈 аналитики растут: новички быстрее осваивают сложные методы, мидлы становятся глубже, сеньоры расширяют кругозор и находят применения своим разработкам в других функциях Банка.
Давайте обсудим, как работает ваше сообщество, и какие клубы собираются у вас — на эфире в этом канале завтра в 19:00!
Продолжаем говорить про аналитиков ТБанка. Как и обещала, рассказываю, как мы помогаем продуктовым аналитикам расти и становиться сильнее в профессии, с помощью экспертных клубов. А еще анонсирую первый в этом канале эфир!
Клубы — это сообщества аналитиков по интересам. Они собираются вокруг инструмента или задачи: от экспериментов до ML. Внутри клуба есть эксперты, которые погрузились глубже других, и есть те, кто только изучает тему. Любой может прийти с вопросом, обсудить сложный кейс или просто посмотреть, как уже решена похожая задача.
Форматы у клубов разные, но чаще всего это обсуждения кейсов в тредах, регулярные встречи и дискуссии, и главное — документация, где мы фиксируем подходы и лучшие практики, чтобы их могли использовать другие команды.
Расскажу про три самых масштабных экспертных клуба:
1. EE = Experiment Experts. Тут собираются лучшие практики из разных частей банка в проведении АБ-тестов. Сложный дизайн? Непростая интерпретация результатов? Идём в клуб — там помогут завалидировать результаты и принять корректное решение.
2. CI = Causal Inference club. Проверяем гипотезы там, где А/Б-тест невозможен. Используем causal impact, байесовские сети, когортные сравнения. Задача клуба — разобрать альтернативные объяснения и сделать выводы надёжнее.
3. ML руками аналитиков. Делимся кейсами, где машинное обучение помогает решать задачи без привлечения разработчиков. Ищем кейсы, где достаточно простых инструментов, чтобы получить 80% результата — и быстрее приносим пользу.
Что клубы дают бизнесу:
🤞 решения принимаются быстрее и безопаснее, рисков меньше;
🌍 экспертиза масштабируется, потому что появляются единые шаблоны и наработки;
📈 аналитики растут: новички быстрее осваивают сложные методы, мидлы становятся глубже, сеньоры расширяют кругозор и находят применения своим разработкам в других функциях Банка.
Давайте обсудим, как работает ваше сообщество, и какие клубы собираются у вас — на эфире в этом канале завтра в 19:00!
❤22
Всем привет! К сожалению, у нас что-то не так идет на эфире, ни с одного устройства пяти человек в нашей команде не удалось сказать что-то так, чтобы хоть кто-то еще это услышал. Похоже теперь звонки и эфиры в Телеграм действительно не работают(
Включаем старый добрый офлайн: приходите в комментарии к этому посту и обсудим тему там вместе с вами)
Включаем старый добрый офлайн: приходите в комментарии к этому посту и обсудим тему там вместе с вами)
Telegram
Это считается
Всем привет! 👋
Продолжаем говорить про аналитиков ТБанка. Как и обещала, рассказываю, как мы помогаем продуктовым аналитикам расти и становиться сильнее в профессии, с помощью экспертных клубов. А еще анонсирую первый в этом канале эфир!
Клубы — это сообщества…
Продолжаем говорить про аналитиков ТБанка. Как и обещала, рассказываю, как мы помогаем продуктовым аналитикам расти и становиться сильнее в профессии, с помощью экспертных клубов. А еще анонсирую первый в этом канале эфир!
Клубы — это сообщества…
😱6❤5