Відео

Отличное интервью. Спасибо!

Внезапно что то пропало может случится даже в своем сервере. Обслуживайте сервера, не перегревайте, производите своевременную чистку кэша и мусора, иначе в один день сервер может не запуститься.

У меня нет таких вкладок, только Documentation Community. Я на главной странице.

У нас бесплатной заменой табло стал power bi - пригодилась лицензия на sql server, который был куплен для кластеров под 1С

Ну попробуйте на фрилансе поставить выше ставку, чем остальные вокруг

Эта серия подоспела очень кстати - сейчас как раз выбираем BI-инструмент. Спасибо за обзор на SuperSet, следующим хотелось бы услышать мнение насчёт DataLens сейчас - как сильно отстаёт от Power BI, сравнение с тем же SuperSet, как смотрится в ряду других отечественных продуктов.

Спасибо, давно ждал обновления прошлых видео по би. Хотя прошлый обзор был конечно более информативный, видимо тех спецу интереснее слушать тех спеца. А от руководителя наверное полезно для других руководителей

Отличное интервью, много полезной инфы. Спасибо Николай и Сергей 👍🏻 Подскажите что за чатик Алексея Никушина, про который несколько раз упоминали?

никто еще не написал, что гость на кого-то похож? :)

Хороший выпуск, не затянутый, но информативный. На скорости х2 залетел на ура)

Оппенгеймер - скучная драма про физика, Борат - непревзойденный шедевр😂

Интересно было послушать Диму, подписан на его канал в телеграмме (Всем очень советую) помимо дельных советов по карьере, очень круто преподносит информацию и действительно горит своим делом!

Бабушкин круче)

Сделайте, пожалуйста, видео про BI на маркетплейсах

Что нравится в Дмитрии (а наблюдаю за его деятельностью уже около 5 лет), так это то, что он без иллюзий смотрит на свою профессию и имеет здоровый взгляд на отношение компании и сотрудника, а также нацеленность на защиту своих интересов. Плюс ему удастся давать много бесплатного другим людям. Не последнюю роль играет то, что он зарабатывает на англоязычном рынке, а откровенно говорит на русском и поэтому это не влияет на взаимоотношения с компаниями. ))

Все эти рассуждения разбиваются о наличие удачных примеров. Ютюб имеет одни из лучших алгоритмов (благодаря которым кстати я тут), которые крайне редко рекомендуют мне то, что мне не интересно. Тик-ток имеет огроменное удержание именно потому что каждый пользователь внутри собственной эко системы интересов и я с дочкой крайне редко вижу одинаковые ролики. А вот истинная причина, в том, что оба перечисленных сервиса ориентированы на пользовательский контент и площадке плевать кто и что смотрим. Важны лишь просмотры и сопутствующая продажа рекламы. А Нетфликс же заинтересован в продвижении конкретных проектов, что и превращает их алгоритмы в бесполезный шлак.

приятная девушка

Мне кажется можно забить на какое то ограничение, чтобы было лучше

На мой взгляд основная проблема N - относительно небольшой каталог. Судя по датасету, выложенному на Kaggle, это порядка 8800 тайтлов от нескольких правообладателей (включая сам N), для агрегатора контента это относительно небольшая цифра (я работаю в онлайн кинотеатре, и у нас в несколько раз больше тайтлов, при том что ушли мейджоры). Этот каталог не может сильно расшириться, тк у Н только подписная модель, а блокбастеры, которые генерируют посещения и покупки, в первые несколько месяцев продаются или сдаются в аренду "поштучно" (к этому прибавим желание некоторых студий оставлять контент в собственных сервисах на эксклюзиве). Второй аспект - я уверен, что при таких затратах на производство своего контента, у витрины главная задача - продать свою часть каталога (и как бы они ни хвастались миллионами часов, подписка в десяток долларов/евро никак не отобьет производство блокбастера, это возможно только при театральном показе и гигантской маркетинговой кампании, включая продажу мерча и прав на персонажей.) И третье, есть ощущение, что максимально каталог представлен в США, а вот на остальных территориях он еще меньше, чем эти 8800. Когда Н запустился в РФ, стресс-поиск по каталогу приводил в изумление: кроме тайтлов с главной страницы (а они были предложены эффектно и удачно), найти что либо интересное было просто невозможно. Складывалось ощущение, что основной принцип как при комплексном обеде в столовой - "ешь, что дают", что сближает Н скорее с ТВ, а не онлайном.

Добрый день. Подскажите пожалуйста, как попасть в этот чат в slack?) Спасибо за видео!

Здравствуйте! Есть вопросы по обучению на bi аналитика. Куда можно написать?

Мой коммент первый) Ролик классный, всё в целом по делу, но ..... 1. Я(сам аналитик данных - BI- - Data Quality, а нынче сам основатель Data-агентства) хоть не так компетентен в SQL, как автор, но в системах шарю и заявляю, что система управления данными / аналитики данных это не про то, как всё автоматизировать, а про то, чтобы всё Систематизировать (от слова связь). Часто так бывают, что думают, вот сейчас наймём прогеров и аналитиков, напишем кучу скриптов и развернём инструментарий - вот будет система аналитики. По факту, потом получается так, что постоянно где-то не сходится, что-то долго/дорого/не охота майнить и анализировать, а сотрудники также дублируют бд в Excel-таблички. Секрет успеха не только в ингредиентах, но в первую очередь в том, как их связать в вкусное блюдо. 2. Про №1 - Цели . И да, и не совсем согласен. Очень важен ещё и контекст заказчика / компании. 3. С последней частью про кто это будет делать,как CEO CEO, поддерживаю)) Большие IT-компании без Data-команды никуда, а вот непрофильному среднему и малому бизнесу искать 1-2 универсальных Data-солдат сложно, а набирать целую Data-команду значит рисковать, что через 3-6 месяцев это станет просто тяжёлым грузом на балансе.

Невозможно следить за мыслью автора видео, пока следишь за курсором. Зачем эти беспорядочные движения? Это происходит чтобы что?) За ролик спасибо, видно, что старались) Но у того же Анатолия Карпова видео спокойнее, в голове информация лучше укладывается.

Вот я уже десяток видео просмотрела и никак не могу понять: то ли разные авторы говорят про разные профессии с одинаковым названием, то ли в разных компаниях разные требования. Вот я еще в 2000 году работала в маркетинговой компании, где сама написала программу по вводу данных маркетинговых исследований и потом я же эти данные сводила в таблицы и всевозможные диаграммы. Но никакого анализа я не делала и рекомендаций не давала - для этого были специалисты в соответствующих сферах. То же самое было через два года, когда я работала уже в отделе продаж на заводе, где вытаскивала из корпоративной базы данных разные отчеты по топ-клиентам, средним объемам продаж, сезонным изменениям и т.п. Но опять же, я только делала отчеты, но никаких идей или выводов от меня не требовали. А тут явно идет упор на генерацию идей на основе отчетности. Чтобы предлагать рекламные акции нужно быть маркетинг-менеджером, чтобы уменьшать расходы нужно досконально знать все процессы в компании и на производстве. Это же совсем разные компетенции по сравнению с тем, чем я занималась двадцать лет назад. Скажите пожалуйста, я чего-то не понимаю, мы говорим о разных специальностях или все так сильно изменилось?

спасибо! отличное интервью. интересно было послушать про кейсы и этапы развития datalens

Спасибо за интервью!

Спасибо за интервью с Романом!

Ребята, спасибо! Было интересно👍

ua-cam.com/video/dqgKzq0rb0o/v-deo.html - я когда работал в Яндексе говорил так - в даталенс сложно сделать супер-красиво, но при этом сделать прям очень плохо еще сложнее

Супер интервью, было очень интересно послушать!

Супер интервью, было очень интересно послушать!

Спасибо за гостя, было очень интересно! ПС: а где можно посмотреть программу онбординга, сделанную Романом?

интересно

Спасибо за видео. Подскажите, а прикладываемый диплом о высшем образование должен быть определенного профиля или направление не важно?

А что занимает большую часть работы?

Без опыта в ср 40к будет примерно

Высшка не нужна на большинство вакансий

мой личный опыт в it аналитике. Это просто бесконечный ХАОС который переодически нужно минимализировать. Заказчик требует одно, аналитик пишет задачу разработчику,разработчик делает другое, со всем этим разбирается опять аналитик, просит исправить/изменить поток информации в другое русло, все отчеты написанные ранее идет коту под хвост, некоторые таблицы теряют свою актуальность и тд. Когда работаешь над проектом хочется его идеализировать, но из за большого количества информации и долгосрочности задач просто делаешь то что просит руководство именно сегодня)

ну воот... что же делать мне... я ловлю кайф и от результата долгой работы, и одновременно могу выгореть, психовать, пока ищу проблему/ошибку неделями 😢 стоит ли тогда идти в аналитику или нет, не могу понять

а где таблица то по hh?(

А какие методы анализа данных вы считаете самыми эффективными?) я вот тоже думал про IT,выбирал курсы для смены профессии,рассматривал разные компании,но Skypro помогли найти работу))

Ничего непонятно, но очень интересно

Спасибо большое за видео, очень полезная для меня. С уважением Mentor154nsk

добрый день, у меня в чартах нет фильтр-бокса, как его добавить?

Самый популярный товар - хлеб

Занимаюсь трейдингом и хочу обучиться аналитике данных)) уж очень хочется и нравится мне эта идея. Мучаюсь правда с выбором площадки на которой учится. Вам спасибо за информативное видео!

Про русского медвежонка повеселило. 😅 А в школе говорили как это важно, и что это обязательно пригодится. Эх, обманщики!

ничего не понятно, спасибо

Просмотрел таблицу вакансий, шикарно сделана ! Но главное, не хватает колонки по количеству откликов, и с точки зрения эмерджентности можно было бы допилить проект с целью выявления релевантных к рынку труда вакансий для тех кто ищет, например таких как я. Николай, хотелось бы узнать у вас ситуацию на рынке труда, насколько велика конкуренция ? 100к в среднем это мало, выбираю между 1с и аналитиком данных. В 1ске больше плюсов с точки зрения количества вакансий, порога входа, на мой взгляд. 150-200к средняя по 1с. Подскажите что выбрать, и почему, не учитывая личный фактор, и что "по кайфу"...)