Привет, Хабр!

В последние годы понятие клиентского опыта стало чуть ли не мантрой в бизнесе, и ведь не зря. Пользовательский интерфейс частенько становится причиной успеха того или иного продукта, поэтому анализ клиентского опыта становится не просто nice to have, а must have для каждой компании, считающей себя современными.

Привет, я работаю продуктовым аналитиком и мои задачи, в большей степени, связаны с анализом пользовательского поведения в продукте.

Пожалуй, чаще всего, мне приходится работать с разного рода исследованиями. В отдельную категорию можно выделить исследования интерфейсных решений, отдельных фичей или механик продукта. Это могут быть как новые релизы, так и старые фичи, до которых у команды раньше не дотягивались руки. Основной вопрос в таких задачах звучит примерно так: "Нравится ли юзерам то, что мы сделали, и приносит ли это нам деньги?"

Чем больше подобных задач я переделывал, тем яснее вырисовывались общие паттерны такого анализа. В итоге у меня сформировался небольшой “фреймворк”, который помогает наметить план детального исследования и не сложно адаптируется под разные продукты с разной спецификой.

Тут я расскажу о нём в общих чертах.

Привет! Я Олег Королев, директор по аналитике в AGIMA. Когда я прошу начинающих аналитиков провести количественное исследование, у них возникает куча вопросов. Я собрал самые популярные из них и написал эту статью. Подробно рассказываю, как проводить количественные исследования, как строить выборку, сколько вопросов задавать и как обрабатывать результаты. Уверен, аналитики и продакт-менеджеры найдут для себя что-то полезное.

Привет, Хабр! Я Максим Иванов, директор по развитию Modus, и сегодня я хочу поднять важный вопрос.

В 2022 году российский IT-рынок столкнулся с массовым оттоком международных и технологических корпораций. Рынок BI не исключение – популярные лидеры досанкционного рынка - Tableau, Power BI, Qlik, Sisense - ограничили работу с российскими компаниями.

У бизнеса возник вполне понятный вопрос – а как работать дальше?

Поделюсь мнением о том, почему стоит переходить на российский BI (не беру в расчет функциональные различия), и как происходит этот процесс. Поехали!

Бизнесу нужны технологии, способные обрабатывать огромные объемы данных, предоставлять релевантные рекомендации, оценивать финансовую надежность клиентов и обеспечивать эффективный поиск информации. Ключевым элементом для автоматизации рутинных задач и создании бизнес-решений на основе данных становится ML.

Ритейл, банки, технологические предприятия, компании-разработчики и все те, кто собирает большие массивы неструктурированных данных, для запуска сложных моделей могут использовать вычислительные ресурсы облака. Например, строить нейросети с помощью ML-платформы или использовать объектное хранилище для обработки Big Data.

Но чтобы грамотно использовать инструменты для работы с AI- и ML-задачами, нужно приобрести необходимо знания и навыки. Поможет разобраться в машинном обучении и инструментах для работы с ML-моделями подборка новых и высокооцененных специализированных курсов, книг и других тематических материалов.

При поиске работы приходится просматривать много вакансий. Часто в заявках на вакансии упоминаются термины, сокращения или аббревиатуры подчас не знакомые, не встречавшиеся вам ранее. Особенно, когда у вас была практическая разработка на начальных позициях и некоторые термины, аббревиатуры вам могут быть не знакомы. К тому-же довольно часто HR добавляет в требования множество аббревиатур и технологий просто «про запас».

Моей целью данной публикации являлся сбор определений, описаний некоторых терминов, аббревиатур которые мне часто встречались. А также дать для них некоторое описание для более , я бы сказал легкого понимания. Точная формулировка определений в некотором контексте является не простой задачей.

Ваше резюме или предыдущий опыт может не полностью соответствовать тем технологиям и инструментам, которые заявлены в вакансии. Это еще не повод сильно расстраиваться и не отсылать своё резюме. Имея некоторое представление и определения, вам будет легче подготовиться, иметь представление с чем придется столкнуться в ваших интервью, технических собеседованиях по вакансии и процессе работы. Имея общее представление, расширив свой кругозор будет легче пройти собеседование, общаться в команде где используются стандарты и общие термины. Часто имея 50% навыков использования заявленных технологий, вы сможете претендовать на вакансию.

Разберем некоторые термины и определения.
Они, в свое время были даны в литературе часто цитируемыми, известными и уважаемыми авторами публикаций, инженерами, разработчиками.

Всем привет! Меня зовут Мишинёва Екатерина, я – ведущий технический писатель с опытом работы в сфере IT более 10 лет.

Рассмотрим подробнее.

В блоге beeline cloud мы уже делились дайджестом свежих DIY-материалов о контейнерах, DevOps и архитектуре. Сегодня расскажем, кто и зачем разрабатывает новые языки программирования — выбрали те, что появились на свет за последние три года. Некоторые из них написаны энтузиастами для решения головоломок на конкурсах, а другие — разработчиками крупных организаций для боевых задач.