Почти каждый айтишник рано или поздно сталкивается с проблемой нехватки знания из смежных областей. Например, фронт-разработчику вдруг необходимо проверить бэк-сервер и посмотреть, каким образом реализовано API. Или php-разработчику необходимо переделать дизайн кнопок на главной странице. Бывает и так, что программиста C++ Unreal Engine (это я) вдруг просят проверить разверстку 3D модели. Короче нет-нет, да придется изучить что-то, не относящееся к нашим прямым обязанностям (T-shaped специалисты же сейчас в тренде, да?)

В данной статье (в рамках изучения пути гейм-дева) я расскажу, на что именно надо обратить свое внимание при первом знакомстве с 3D-моделированием. То есть, что лучше освоить в первую очередь, чтобы 3D-моделирование для непосвящённого специалиста стало наиболее простым и максимально эффективным в освоении.

Привет! Это Кирилл, куратор потока «Менеджмент». На Хабре публиковалась масса постов, в которых предприниматели делятся с читателями своим опытом, переводов текстов матёрых инвесторов и других текстов об управлении бизнесом. Чтобы в них было проще ориентироваться, мы сделали очередную подборку материалов — на этот раз о стартапах. Под катом — ссылки на тексты, которые точно стоит прочитать, если интересуетесь управлением, деньгами и историей отечественной IT-индустрии.

Я люблю пиво, однако я не какой-то там эксперт, оголтелая фанатка крафта или, не дай господи, пивной сомелье. Я простая работяга умственного труда, которой иногда в пятницу хочется бахнуть прохладного хмельного напитка. И вот, в пятницу по дороге домой у меня есть превеликое множество вариантов, куда заглянуть на чарочку пенного. Дешевые разливные пивнухи, бары при крафтовых пивоварнях или просто магазин, иногда попроще, иногда подороже.

Но вот только понять я одного не могу. Порой приходишь в бар, просишь пива. И тебе вроде бы даже приносят в красивой кружке, и вроде бы вкусно, но за что 500 рублей за 0.5 литра? Если я в магазине баночку за 80 рублей куплю, будет заметно хуже?

Что же, подумала я, не зря же училась? Расчехляем бумажку с ручкой, будем выяснять, оправдана ли для меня лично переплата. А заодно ознакомимся с азами математической статистики — пожалуй, одной из важнейших дисциплин в науке в целом.

Всем привет! На связи команда ad-hoc аналитики X5 Tech.

Сегодня подробно обсудим применение стратификации для повышения чувствительности оценки AB экспериментов.

Продуктовые команды часто применяют такие термины, как «инструментарий» и «телеметрия», и не только потому, что это звучит солидно. Представьте, что вы летите на самолете ночью. Как пилот узнает, в каком направлении движется самолет, достаточно ли топлива, нет ли горы прямо по курсу? С помощью телеметрии.

А теперь представьте, что вы отвечаете за рост вовлеченности на Ютубе. У вас миллиарды пользователей, сложная экосистема. Как узнать, повышается ли вовлеченность пользователей? Почему кто-то использует ваш продукт больше, а кто-то — меньше? И что вообще такое эта «вовлеченность»?

Согласно представлению Энди Гроува, изложенному в книге «Высокоэффективный менеджмент», без инструментария, телеметрии и индикаторов наш продукт представляет собой «черный ящик», в котором есть вход (код, дизайн, оборудование, время) и выход (доход, пользователи продукта). Метрики помогают количественно оценить выход и прорезать «окна» в черном ящике, чтобы понять, почему мы получаем тот или иной выход.

Приветствую тебя, дорогой друг! Эта публикация была создана для тебя, если ты хотел бы разобраться с этими непонятными словами из заголовка раз и на всегда. Как с идейной, так и с математической стороны. Признаюсь сразу, в свое время в универе частенько прогуливал семинары по высшей математике где-нибудь в приятном заведение со вкусной едой и хорошей музыкой или вообще дома, занимаясь чем-то "уникальным" и "сверхполезным". Но жизнь оказалась более ироничной, чем я думал. Сейчас я работаю продуктовым аналитиком в @IDFinance и познаю мат. статистику заново. И теперь уже с горящими глазами. Дается местами она не просто, а особенную трудность испытываю, когда хочу найти в интернете простые и понятные материалы по необходимой теме. Собственно, это меня и побудило написать данную статью, включающую в себя всю математику, почему она так работает и как это вообще запрограммировать.

Привет, Хабр! В этой статье разберёмся, как с помощью бутстрепа оценивать стандартное отклонение, строить доверительные интервалы и проверять гипотезы. Узнаем, когда бутстреп незаменим, и в чём его недостатки. 

Если поинтересоваться у людей вокруг, слышали ли они что-нибудь о Биткоине, то наверняка каждый ответит: "о да, конечно". Уже несколько лет криптовалюты подгоняются под религиозные нормы, кто-то зарабатывает на них огромные деньги, а целые государства не понимают, как реагировать на новые технологии.

Тем не менее что это, как это работает, и зачем оно всё нужно? Чем это лучше существующих платежных систем и причем тут видеокарты? Об этом и не только будет идти речь в данной статье.

Привет!

Бутстрап — мощный статистический метод, позволяющий оценить распределение выборочных статистик. В Data Science бутстрап применяется в большом спектре задач.

В статье я постараюсь понятным языком рассказать про особенности, ограничения и сценарии применения бутстрапа, а также я познакомлю вас с различными схемами бутстрапа: Эфронов интервал (простой, но дает смещенную оценку), интервал Холла (несмещенный за счет центрирования) и t-процентильный интервал (несмещенный, шире других, лучшая асимптотика).

Более того, в статье мы реализуем функцию бутстрапа на Python и проведем небольшой эксперимент с помощью разных схем бутстрапирования.

Всем привет! Меня зовут Сергей Яныкин, я менеджер разработки в СберМаркете — управляю Unit-лидами, которые, в свою очередь, управляют тимлидами разработки.

Нам постоянно приходится выбирать: где учиться, на каком стеке писать, в какой компании работать. Если вы открыли эту статью — возможно, и вы сейчас стоите перед карьерным выбором: расти ли дальше вертикально, и если да — то как. 

Я и сам проходил через это.В статье я покажу плюсы и минусы вертикального роста и расскажу, что качать, куда и как расти и что делать, если вас не повышают.

Привет! Меня зовут Ульяна Баисламова. Я старший продуктовый аналитик в команде B2b и оффлайн-опыта в СберМаркете.

Закрытие продукта (End-Of-Life, EoL) — естественная часть жизненного цикла сервиса или проекта, которая не обязательно связана с его несостоятельностью. В предыдущем материале мы с моим коллегой Андреем Максимовым рассказывали о том, как оценивать продукт на старте, что такое unit-экономика и какие инструменты помогают контролировать разработку в условиях, когда проект является стартапом.

Теперь хочется поговорить о критериях, которые необходимы, чтобы взвешенно принять решение о том, стоит ли инвестировать в развитие продукта и, если нет, как с минимальными потерями закрыть его, сохранить выручку и перераспределить освободившиеся ресурсы для других задач. 

Статья будет полезна руководителям, аналитикам, продакт-оунерам, менеджерам проектов и всем, кто интересуется или связан с внедрением чего-то нового в маркетинге и разработке.

Сейчас детище Джеффа Безоса — техногигант с капитализацией 1,9 триллиона долларов, что превосходит даже бюджеты некоторых стран. А еще Amazon — часть FAANG, куда кроме нее входят Facebook (входит в корпорацию Meta, признана в РФ экстремистской и запрещена), Apple, Netflix и Google. Это компании, которые за последние 10-20 лет изменили мир буквально на наших глазах. И сейчас их степень влияния на человечество может потягаться с любыми мировыми СМИ.

Однако изначально Amazon был всего лишь интернет-магазином книг, а не глобальной корпорацией. А Джеф Безос — скромным аналитиком в инвестиционном фонде, а не одним из самых богатых людей на планете и настоящим «королем e-commerce». Посмотрим на историю его успеха.

Всем привет! Я Стас Дергунов, Head of Product в СберМаркете. В моем портфеле три направления: самовывоз из магазина и авто, покупки в офлайне-магазинах с помощью сервиса ScanPay и новые вертикали non-food (аптеки, бытовая техника и электроника).

В статье расскажу, как мы внутри компании проверяем простые и сложные гипотезы на основе данных, что позволяет поддерживать рост в 1,6 раз год к году.

Всем привет! Меня зовут Вячеслав Назаров, я лид аналитики промо в СберМаркете. В этой статье я расскажу, как оценивать маркетинговые кампании, если провести A/B- тесты нельзя. Еще обсудим логику в Propensity Score Matching (PSM), и то, какую пользу инструмент может принести вашему бизнесу. А в конце статьи покажу, как достаточно просто можно развернуть такую штуку у себя.

За свою карьеру я вырастил многих тимлидов как руководитель и ментор. За это время собрал обширную коллекцию возникающих во время работы проблем. Собрал список тех, которые встречались мне чаще всего. 

Привет! На связи СберМаркет Tech. Эту подборку книг составили инженерные менеджеры СберМаркета и ведущие подкаста «Для tech и этих» Олег Федоткин, Никита Елагин, Семён Мацепура и Вячеслав Артемьев. Сейчас в подчинении у ребят суммарно более 200 инженеров. Мы попросили их поделиться книгами, которые в своё время помогли им вырасти из разработчиков в управленцев. Эти книги не только про лидерство, но и про найм, стратегическое мышление и коммуникации. Они будут полезны тем, кто уже управляет командой или идёт к такой цели. Поехали!

Как часто вы ловили себя на мысли «Вот, блин, весь выходной прозалипал в бесконечных лентах, а ничего полезного так и не сделал»? Не спешите себя винить! Скорее всего, все дело в вашем мозге, который привык баловаться дофамином. Увы, с этой проблемой сталкиваются большинство современных людей (и мы в beeline cloud — не исключение). Хорошая новость: ее можно решить!

Почему некоторых людей гораздо сильнее мотивируют именно сложные задачи? И есть ли способ превратить трудные дела в легкие?

Скорее всего, вы можете играть в видеоигры хоть каждый день. Или, например, листать социальные сети. Не сомневаюсь также, что вы без труда сможете просидеть целый день перед экраном монитора.

А теперь попробуйте целый час посвятить учебе... Звучит очень утомительно. А что, если вместо этого часок-другой поработать над своим сайд-проектом? Хм. Всё равно скукотища.

Победить старение человека и позволить ему обрести вечную (ну, или хотя бы более продолжительную) жизнь — одна из самых желанных и труднодостижимых целей науки. Огромное количество загадок, связанных с причинами и механизмами этого процесса, делало задачу нереальной. Но в последние годы ученые, кажется, нашли способ не просто останавливать старение, но обращать его вспять.

Вообще, этот текст совсем не похож на то, что мы обычно публикуем на Хабре. Но мимо такой темы пройти очень сложно: слишком редко в этой области случаются прорывы, подобные этому. Ну, и потом, решение вопроса старения очень похоже на попытки разобраться, как работает код, местами еще и обфусцированный, чтобы заставить приложение делать то, что нужно. На этом заканчиваем оправдываться и переходим к сути.  

ДИСКЛЕЙМЕР: Статья написана автором блога на основе интервью с основателем закрывшегося интернет-магазина орехов и сухофруктов Максимом Веревкиным.

В 2018-м году мы с Мишей решили открыть интернет-магазин орехов и сухофруктов: у Миши была семья, а у меня – съемная квартира.

В 2024-м, к сожалению, бизнес уже закрылся, но зато теперь можно вспомнить плюсы и минусы своего интернет-магазина.

Привет! Меня зовут Полина, я руковожу A/B‑платформой в СберМаркете. В этой статье я расскажу о нескольких нюансах экспериментирования, которые возникают на разных этапах — от дизайна и сплитования до подведения итогов. Если их не учитывать, нам приходиться с осторожностью относиться к результатам или вовсе проводить эксперимент заново. К ним относятся Sample Ratio Mismatch, корректное пересечение тестов, взаимодействие нескольких экспериментальных механик и другое. Разберем как эти критерии обнаружить, найти причину и что делать с экспериментом дальше.