Показана реализация А/Б-тестов. Рассмотрено использование байесовского моделирования для сравнения конверсий и средних. Дополнительно обсуждаются множественные сравнения и транзакционная выручка на пользователя.
Продолжаем делиться подборками новых курсов этого года. Сегодня — программы направления анализ данных для тех, кто хочет расти в профессии или работать с искусственным интеллектом.
«Обработка естественного языка — NLP» — 2 месяца Разберёте актуальные задачи NLP: NER, генерацию, машинный перевод, QA-системы. Погрузитесь в работу с LLM, научитесь адаптировать модели под бизнес-кейсы и оценивать их качество.
«Мидл системный аналитик» — 4 месяца Изучите на практике востребованные технологии и инструменты: MSA, SOAP API, Apache Kafka, Postman, Swagger и другие, чтобы перейти на следующий уровень в профессии.
«Аналитик SOC» — 4 месяца Научитесь реагировать на угрозы, предотвращать атаки, анализировать события в SIEM, строить цепочки атак и работать с полным циклом реагирования в IRP/SOAR.
«Инженер по глубокому обучению нейросетей» — 2 месяца Прокачаете фундаментальные навыки Deep Learning. Научитесь работать в PyTorch, обучать нейросети, проектировать архитектуры и устранять неполадки в моделях.
«Компьютерное зрение — CV» — 2 месяца Освоите методы сегментации и детекции объектов, обучение и адаптацию генеративных моделей, работу с мультимодальными данными и новыми архитектурами CV.
Пятница – самое время для осеннего дайджеста! Что было интересного этой осенью, вспоминаем вместе!
Главное событие сезона. Больше, чем конференция.
11 сентября провели нашу масштабную ежегодную конференцию! Красная дорожка, попкорн, вспышки фотокамер и классная энергетика. Всем спасибо, кто провел этот день с нами! А кто пропустил, могут посмотреть выступления в записи:
Глобальное обновление в ОАО «РЖД». Провели одно из самых масштабных обновлений этой осени: крупнейший транспортный холдинг страны перешёл с Luxms BI v 4 на v10. Система «Рабочее место руководителя» с более чем 5000 пользователей обновилась без простоев и с полной обратной совместимостью, подтвердив надежность Luxms BI в одном из самых сложных ИТ-ландшафтов страны.
Запустили BI-Академию Luxms. Бесплатные учебные материалы по работе с Luxms BI с возможностью проверить свои знания на практике. Начните изучать нашу платформу в удобном формате.
Там же прошёл ЗдравСтат Хакатон. В рамках соревнования молодые специалисты создавали прототипы систем мониторинга качества медицинских услуг, а визуализировали результаты на платформе Luxms BI
На хабре выпустили три статьи из цикла «Больше, чем BI: 23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся». Собрали то, что нас самих вдохновляет, и то, что мы чаще всего видим в успешных проектах наших клиентов и разделили их на 4 части, о трех уже рассказали:
Узнай, как проходит рабочий день антифрод-аналитика в международной продуктовой IT-компании!
В блоге karpov.courses вышла статья с участием Владимира Сыропятова, антифрод-аналитика Garage Eight. В ней Вова рассказал, где учился и как пришел в профессию; как он строит свой рабочий день и какие задачи решает на работе.
Polymatica BI представляет обновление платформы, которое сделает вашу аналитику эффективнее, а совместную работу — проще. Приглашаем убедиться в этом на бесплатном демонстрационном вебинаре 9 декабря в 11–00 (Мск).
Расскажем о ключевых изменениях, покажем новые возможности в действии и ответим на ваши вопросы.
На вебинаре вы узнаете:
✅ ETL
Собирайте датасеты из нескольких источников в новом ETL‑конструкторе прямо в Dashboards
Трансформируйте данные без единой строчки кода
Работайте с данными гибче: объединяйте таблицы по нескольким ключам, используйте расширенные No‑code и SQL‑настройки
✅ Визуализация
Раскрывайте скрытые закономерности с новым виджетом «Тепловая карта» (Heatmap)
✅ Коллаборация
Обсуждайте идеи прямо на дашборде с помощью системы комментариев
Организуйте работу: используйте теги и «избранное» для быстрого поиска
Кому будет полезно:
Бизнес‑ и дата‑аналитики: автоматизируйте рутину и создавайте яркие отчеты быстрее
Руководители: узнайте, как новые функции помогут вашей команде принимать более обоснованные решения
09 декабря 11:00 (Мск), онлайн, бесплатно, требуется регистрация
Официальный глобальный релиз FineBI 7.0 в прямом эфире!
GlowByte приглашает на вебинар FanRuan, на котором будет представлена новая версия платформы FineBI 7.0.
В новом релизе разработчики усилили три основных направления: управление данными, работу с инсайтами через ИИ и гибкость self-service аналитики. FineBI 7.0 помогает бизнес-подразделениям двигаться быстрее, а ИТ – сохранять прозрачность и контроль.
📈 FineBI 7.0 – это:
Быстрая сборка дашбордов – пользователи могут самостоятельно создавать и обновлять аналитические витрины без долгих циклов согласования.
AI-интерфейс на естественном языке – задавайте вопросы обычными словами и находите инсайты, которые раньше были скрыты за сложными выборками.
Единые правила данных и доступов – вся аналитическая среда остается согласованной: структуры данных, права, политики и процессы управления.
Кого возьмут в аналитики в 2026 году? Узнай на вебинаре c хэдом продуктовой аналитики Garage Eight
Рынок аналитики меняется быстрее, чем успевают обновляться вакансии. AI стал нормой, требования растут и конкуренция становится выше. Так что если ты тоже хочешь начать карьеру аналитика или выйти на новый уровень именно под запросы 2026 года, заглядывай на эфир наших партнеров karpovꓸcourses с Олегом Игнатовым, Head of Product Analytics в Garage Eight.
Когда? 4 декабря, 19:00 мск
5 причин принять участие в вебинаре: > узнаешь, какие навыки и знания действительно востребованы работодателями в 2026; > поймешь, на что смотрят сегодня нанимающие менеджеры и каких ошибок стоит избегать; > получишь четкий план, как построить карьеру с нуля; > заберешь с собой карьерный гайд и бонусы от karpovꓸcourses; > это бесплатно!
Первый шаг в аналитику. Узнай, как пройти путь от стажировки до оффера!
Сергей Доментий, reliability-аналитик международной IT-компании Garage Eight, заглянул на интервью в гости к Михаилу Серёгину, сооснователю karpov.cоurses. Они поговорили о том, как начать свою карьеру в аналитике и собрать портфолио без опыта.
Смотри и узнаешь:
> как Сережа начал свою карьеру; > чем занимается reliability-аналитик и какие вообще аналитики у нас работают; > почему в Garage Eight позиции продуктового и дата-аналитика — это не одно и то же; > как Сережа собеседует специалистов в команду; > какой подход к учебе поможет пополнить свое CV кейсами и потом устроиться на работу.
Одно из лучших мест для жизни и работы в моем личном рейтинге - это Бангкок🇹🇭 и вот почему:
1. Недорогие апартаменты с отличными условиями. При долгосрочной аренде $250 - $600 в зависимости от района и размера.
2. Вкусная локальная кухня. $2 - $3 за большое блюдо.
3. Отличная погода. Всегда тепло, но при этом не так жарко, как на Пхукете - ощущается, как теплый сентябрь.
4. Большое мультикультурное комьюнити диджитал номадов, предпринимателей, фрилансеров со всего мира. Тайцы, японцы, китайцы, европейцы, индийцы и др. - все говорят на английском.
5. Город контрастов. 200+ современных небоскребов отлично сочетаются с атмосферой "старой Азии" - кучей палаток с уличной едой, тук туками, храмами.
6. Отличный сервис. Можно найти все, что хочешь.
Я провела месяц в Бангкоке и несколько дней из них в True Digital Park - одном из самых больших тех- и стартап-хаб в Южной Азии.
True Digital Park - это по сути город внутри города с концепцией WORK – LIVE – PLAY – LEARN:
- Коворкинги - как платные, так и бесплатные, доступные любому желающеиу
- Игровые зоны для расслабления в перерывах от работы
- Бесплатный sky track - 540 метров беговой дорожки на высоте
- Многоуровневые зелёные зоны с большим количеством садов
- Digital & AI Research Center - инновационный центр с роботами
- Офисы команд Google, Huawei, 7-Eleven и других
- И многое другое
Если хотите прочувствовать азиатскую диджитал атмосферу - я сделала полный обзор True Digital Park тут.
И если интересны такие посты про места для жизни и удалённой работы - жмите🔥.
5 ошибок в А/Б-тестах, которые убивают валидность результатов!
Встречай коллаб от Вовы Сыропятова, антифрод-аналитика Garage Eight, и Юрия Борзило, автора телеграм-канала «Борзило». Вместе они собрали типичные ошибки, которые искажают результаты даже самого перспективного теста. Текстом описали их внизу, а формат в удобных карточках с визуализациями можно забрать у нас в канале.
Ошибка №1: Оценка значимости эффекта «на глаз»
На глаз сложно отличить реальный эффект от случайного колебания метрики. > Непонятно, это значимое отличие или нет. > Можем выкатить фичу с отрицательным эффектом. > Манипуляция итогами эксперимента. > Будем думать, что наши теории верны, а на деле — нет.
Чтобы отличить случайный эффект от реального, нужно использовать статистический подход и стат критерии для оценки. Юрий Борзило, автор канала «Борзило»
Рекомендую фиксировать порог значимости до начала эксперимента — это защищает от соблазна подогнать интерпретацию под желаемый результат. Вова Сыропятов, аналитик Garage Eight
Ошибка №2: Ранняя остановка A/B тестов (Peeking)
Пример ошибки: 1) Каждый день проверяем, есть ли стат значимая разница между вариантами, и, когда есть, сразу стопаем. 2) Собрали нужный объем выборки, но нет стат значимости, — продолжаем держать.
Почему это ошибка? Мы будем часто находить значимую разницу метрик между вариантами, где этой разницы нет.
Чтобы избежать ошибки, рекомендую строго фиксировать объем выборки и длительность А/Б-теста, принимать решение только 1 раз по окончании А/Б-теста. А также использовать методы последовательного тестирования. Юрий Борзило, автор канала «Борзило»
Полезно визуализировать динамику метрики во времени — это помогает отличить стабильный эффект от временного всплеска в моменте теста. Вова Сыропятов, аналитик Garage Eight
Ошибка №3: Усреднение без учета сегментов
Будем часто упускать хорошие решения, так как не найдем отличий в А/Б.
Важно определять значимые сегменты и находить сегменты, в которых поведение и метрики сильно отличаются. А также запускать и оценивать А/Б-тесты по ключевым сегментам. Юрий Борзило, автор канала «Борзило»
Положительный эффект в одном сегменте может компенсироваться отрицательным в другом, и в среднем мы увидим ноль — хотя решение рабочее. Вова Сыропятов, аналитик Garage Eight
Ошибка №4: Игнорирование сезонности
Не учитываем день недели, праздники или сезонные колебания при запуске и оценке теста.
Полезно сначала посмотреть на историческую сезонность метрики за последние месяцы — это поможет выбрать правильное время для теста. Вова Сыропятов, аналитик Garage Eight
Можно попасть в ситуацию, когда мы не успеем собрать нужное число пользователей в А/Б-тест, если мы не учли меняющуюся сезонность. Из-за этого срок А/Б-теста увеличится, а релиз придется отложить. Юрий Борзило, автор канала «Борзило»
Ошибка №5: SRM (Sample Ratio Mismatch)
Соотношение пользователей между группами сильно отличается от запланированного.
Может быть технический баг в системе экспериментов. Одна из групп может содержать специфичных пользователей. Невозможно доверять результатам теста. Придется останавливать и перезапускать эксперимент.
Рекомендую автоматизировать проверку SRM — встроить алерт, который срабатывает при отклонении соотношения групп более чем на 1–2% от запланированного. Это позволит быстро выявить и исправить проблему. Вова Сыропятов, аналитик Garage Eight
Перед тем как запускать на А/Б-платформе реальные эксперименты, стоит проверить ее и убедиться, что она корректно формирует группы.
Чтобы оценить, соответствует ли фактическое деление трафика на группы и плановое, можно использовать критерий хи-2. Юрий Борзило, автор канала «Борзило»
В Альфе множество сквозных процессов и точек взаимодействия между системами и людьми. BI-инструменты хорошо справляются с агрегацией данных и построением отчетности, но они редко отвечают на вопрос: как на самом деле протекает процесс, где он замедляется и почему возникают отклонения. Чтобы получить объективную картину мы применяем Process mining — технологию, которая позволяет построить модель реального исполнения бизнес-процесса на основе логов событий.
Статья будет полезна тем, кто занимается оптимизацией бизнес-процессов, внедряет процессную аналитику или отвечает за цифровую трансформацию в организациях. Переходите по ссылке и читайте наш кейс!
Открыли конкурс на позиции продуктового аналитика и data-аналитика для студентов Karpov.Courses
Каждый день (мы не преувеличиваем) к нам в Garage Eight прилетают вопросы: «а есть ли у вас обучения?» «а можно ли без опыта устроиться?» И вот наконец мы отвечаем — «да, можно». 11 декабря у наших партнеров, Karpov.Courses, стартует курс «Аналитик данных».
За 5,5 месяцев учебы ты освоишь новые скилы, разберешься с SQL и Python, прокачаешься в А/Б-тестах и пополнишь свое портфолио 10+ проектами. А главное, что студенты этого потока смогут принять участие в конкурсе на трудоустройство к нам в международную продуктовую IT-компанию Garage Eight. Все подробности — на сайте.
Представлен сервис BookGraph, который создаёт умную карту на основе вашей библиотеки и подскажет, что ещё можно почитать. Просто добавьте в сервис свои любимые книги и увидите взаимосвязи между ними по жанрам, темам и авторам, а самое главное — найдёте новые связи и идеи книги, который вам могут зайти. Интерфейс интерактивный: можно искать, фильтровать, визуально «пролистывать» карту своей библиотеки. При этом работает полностью бесплатно.
Ранее вышел сервис для книголюбов Book Recommendations. Автор проекта спарсил 3 млрд отзывов на произведений со всего мира и сделал рекомендательную систему. Всё просто: пишите любимую книгу, а вам за секунду прилетает целый список того, что можно почитать дальше.
История следующая — в крупном таксопарке Датапарк назревает кризис. Заказы поступают без остановки, но водителей не хватает. Чтобы спасти ситуацию, команда таксопарка запустила продуктовый эксперимент. Но ей нужна помощь крутого аналитика, чтобы разобраться, все ли правильно работает и стоит ли выкатывать новую механику на весь парк.
Может, это как раз ты? (¬‿¬ )
Задачи: — убедиться, что сплит-система A/B-теста Датапарка работает верно; — посчитать результаты теста и понять, выгодна ли новая механика; — предложить способ определять отложенные заказы; — объяснить все менеджменту на понятной презентации.
Как за 30 минут понять, подходит системный аналитик или нет
Часто подбор специалиста затягивается. Сначала скрининг от рекрутера, потом техблок на час, потом софт-интервью, потом интервью со всеми заинтересованными. В итоге еще до найма кандидат проводит с нами, а мы с ним как минимум 3–4 часа, и это очень далеко не предел. Иными словами, чтобы встретиться с десяткой соискателей и выбрать одного единственного, нужно потратить кучу времени и денег.
Поэтому наша команда системных аналитиков начала искать способ сократить продолжительность подбора, но в то же время не потерять в качестве оценки. Так они пришли к системе, которая состоит из двух частей:
Опрос по скиллам.
Решение прикладной задачи.
Опрос по скиллам помогает узнать о реальном опыте кандидата и определить, подойдет ли он под требования вакансии. А чтобы унифицировать этот опрос, команда стала использовать чек-лист. Это позволило сократить общее время разговора всего до 30 минут. Как правило, их хватает, чтобы принять решение.
Выглядит таймлайн примерно так:
3 минуты — знакомство: тут представляемся и рассказываем о структуре интервью;
10 минут — опрос по скиллам: проходим по чек-листу (можете скопировать его себе) и заполняем соответствующие формы;
10 минут — сбор требований: предлагаем кандидату кейс на автоматизацию процесса, тему намеренно формулируем широко, а дальше обращаем внимание, какие вопросы задает соискатель;
Всем привет! Продолжаем тему PlantUML. Сегодня за 5 минут и без воды поговорим о Сылках и всплывающих подсказках в PLantUML
1️⃣ Для добавления ссылки и текста ссылки, используйте конструкцию: [[<URL-ссылки> <Текст ссылки>]] Пример: [[http://plantuml.com Ссылка (без всплывающей подсказки) на plantUML]]
2️⃣Для добавления: всплывающей подсказки к тексту (с ссылкой), используйте конструкцию: [[<URL-ссылки>{<всплывающая подсказка>} <Текст ссылки>]] Пример: [[http://plantuml.com Ссылка (без всплывающей подсказки) на plantUML]]
3️⃣Для добавления: всплывающей подсказки к тексту (без ссылки), используйте конструкцию: [[{<всплывающая подсказка>} <текст к которому относится всплывающая подсказка>]] Пример: [[{всплывающая подсказка} Всплывающая подсказка (без ссылки)]]
🔥 Внимание!!! Чтобы всплывающие подсказки работали у заказчика, выгружайте диаграммы в формат SVG
Пример кода ниже (а ссылка тут), а файл с примером в формате SVG тут:
@startuml
Title **Ссылки и всплывающие подсказки в PlantUML**
' Для добавления: ссылки и текста ссылки, используйте конструкцию: `[[<URL-ссылки> <Текст ссылки>]]`
Alice -> Bob: [[http://plantuml.com Ссылка (без всплывающей подсказки) на plantUML]]
'Для добавления: всплывающей подсказки к тексту (с ссылкой), используйте конструкцию: `[[<URL-ссылки>{<всплывающая подсказка>} <Текст ссылки>]]`
Alice -> Bob: [[http://plantuml.com{всплывающая подсказка (с ссылкой)} Ссылка (со всплывающей подсказкой) на plantUML]]
' Для добавления: всплывающей подсказки к тексту (без ссылки), используйте конструкцию: `[[{<всплывающая подсказка>} <текст к которому относится всплывающая подсказка>]]``
Alice -> Bob: [[{всплывающая подсказка} Всплывающая подсказка (без ссылки)]]
@enduml
Чтобы работали всплывающие подсказки на русском в плагине предпросмотра (в VS Code) добавьте в настройки (settings.json)
Привет! Мы понимаем, как непросто найти качественные онлайн-курсы с актуальной информацией и удобным обучением. Предложений очень много, а запутаться очень легко.
Мы решили облегчить вам задачу и систематизировали курсы по направлениям, цене, школам и другим важным для вас параметрам. Сегодня делимся подборкой курсов по аналитике, которые помогут развивать профессиональные навыки и грамотно работать с данными.
Продуктовая аналитика. Изучение метрик, построение воронок и работа с данными для развития продукта.
Аналитика больших данных. Работа с распределёнными системами, Hadoop, Spark, обработка крупномасштабных данных и оптимизация вычислений.
Машинное обучение. Алгоритмы, модели, пайплайны ML и применение машинного обучения для решений аналитических задач.
SQL для аналитиков. Запросы, джойны, агрегации, оконные функции — всё, что нужно для работы с базами данных и выгрузки данных для анализа.
BI-аналитика. Построение дашбордов, визуализация данных, работа с Power BI, Tableau и Looker.
Многоуровневая группировка участников на sequence-диаграмме (в plantUML)
Последнее время часто замечаю, что многие системные аналитики не выделяют на sequence диаграмме (в plantUML) границы Систем и сервисов, а также не выделяют внешние сервисы. В результате, открывая чужие Sequence, приходится тратить много времени чтобы понять, что-же к чему относится. Поэтому сейчас расскажу как это сделать быстро и без воды
Чтобы создать вложенные группы — группы внутри групп, используйте Архитектуру teoz, путем ее подключения в коде: c помощью строки !pragma teoz true, добавляемой сразу после @startuml после чего box и end box можно вкладывать друг в друга генерируя несколько уровней вложенности:
Код диаграммы:
@startuml
!pragma teoz true
box "Группы" #LightBlue
box "Первая подгруппа"
participant Bob
end box
box "Вторая подгруппа"
participant Alice
participant John
end box
end box
box "Внешняя группа" #lightgreen
participant Lector
box "Слушатели первой подгруппы"
participant Marina
end box
end box
Bob -> Alice : hello
Alice -> John : hello
John -> Marina: Hello
Lector -> Marina: Hello
@enduml
Если Вам было полезно и интересно, поддержите кармой или комментарием ---- Также я веду TG-канал: @sa_chulan
