Айтишный сленг, который не все знают😎

Сделала подборку своих любимых терминов из работы, которые звучат, как слова из жизни, только в странноватом контексте:

📈 Метрика прокрасилась
Это, как правило, означает, что есть статистически значимое изменение выбранной метрики (обычно в A/B тесте, но может быть и в каком-то мониторинге).
Прокрасилась зелёным = изменение в нужную сторону (то есть чаще всего рост, но иногда метрику хочется уменьшить, например, % ошибок), прокрасилась красным — наоборот.

❔ Тест серый
Это значит, что выбранная метрика в A/B-тесте не прокрасилась😄 Что с этим делать — уже другая история...

🚂 Выкатить, откатить
Отправить новую версию кода продукта в прод и, соответственно, наоборот вернуть старую, если всё сломалось.

📍 Ручка (в контексте разработки, работы с API)
Где-то говорят, что этот сленг родился в 📱, но сейчас уже точно не только там так говорят. В общем, это просто любой метод API.

🤝 Задача сойдётся
Так в моих окрестностях всегда говорят про сроки окончания работы над чем-то. «К среде по плану должно сойтись»

🪄 Магические числа
Это не очень хороший паттерн в коде, когда внезапно в методе появляются числа, которые не были как-то названы в начале.

Пример кода с магическим числом для вычисления дохода net:

def calculate_net_income(income):
    return income * 0.87

Исправляем:

VAT_RATE = 13

def calculate_net_income(income):
    return income * (1 - VAT_RATE / 100.0)

Если ставка НДФЛ изменится, или код будет сложнее и константа будет задействована в нескольких местах, будет проще исправить это и не ошибиться. А новый человек, читающий код, не будет задаваться вопросом, что такое 0.87 и откуда взялось.

🪟 Витрина
По сути просто таблица, но содержащая не сырые данные, а какие-то уже подготовленные для целей бизнеса, например, их агрегацию, по которой строится дашборд. Кстати, почему-то в Яндексе рядом со мной так не говорили, были просто «таблицы»

Как вам? Узнали что-нибудь новое или уже так и говорите?

#хардов_пост
@analytess 👩

Рейтинг бигтехов по результатам опросов в канале🏆

Сразу проясню пару моментов:
⭐️ да, тут не все компании, а всего 10. Можно придумать ещё десяток тех, которые тоже могут считаться бигтехами и просто хороши, но длина опроса ограничена, увы
⭐️рейтинг не претендует на объективность, хотя и достаточно близок к тому, как бы отранжировала я😄
⭐️ опрос был нарочно построен так, чтобы выбирали одну самую желанную и одну самую нежеланную компании, варианта «никакая» не было, так как всё относительно

На мой взгляд, диаграмма говорит сама за себя, но вот мои выводы и мысли:
⚪️в опросе про то, где вы бы не работали, на 18% больше голосов, чем в первом (849 против 722). Вероятно, это связано с тем, что многие в принципе не считают для себя подходящим формат и стиль работы бигтехов
⚪️компания с наиболее противоречивым рейтингом — 📱, и на мой взгляд, это предсказуемо — про него столько говорят, что действительно можно либо любить, либо ненавидеть)
⚪️есть ещё только 4 компании с положительной суммой голосов (если считать разницу долей в процентах, то это соотношение сохраняется, как и порядок), причем у Ламоды, если честно, выглядит как возможная погрешность. Я думаю, это с их известной лояльностью к вопросу удалёнки и нормальной корпоративной культурой.
⚪️у 5 компаний (из которых 3 банка, не считая WB, где тоже есть) рейтинг отрицательный. 4 из них на моей памяти светились в новостях по вопросу сокращений сотрудников. Совпадение? Не думаю🤓

В целом получилась какая-то 👍. Я думаю, что это показывает, что в инфополе ничего не забывается и «осадочек остаётся», даже если сократили не тебя и веско обосновали это «оптимизацией процессов». А также, что вопрос посещения офиса по желанию и возможности выехать за границу без отпуска для многих всё ещё важен, и смузи-бар его не решает.

С другой стороны, есть у меня гипотеза, что большинство голосов в обоих опросах отдано за компании, где респондент сам не работал. А не попробовав, не узнаешь, где было бы хорошо, потому что в этих делах много человеческого фактора.

➡️ А что, если я кайфую от своей работы в компании из низа диаграммы, или наоборот травмирован Озоном или Авито?
Я буду рада почитать ваши истории в комментах, хотя и под опросами уже было много любопытных мнений😎
Все мы разные, и это прекрасно. И да, какая-то реально ужасная компания не попала бы в число известных бигтехов, всё верно.

Ставьте 🌟, если хотите больше опросов и мини-ресёрчей, и реакции Авито, если согласны с рейтингом👍

#жизнь_в_бигтехах #карьерный_совет
@analytess 👩

Синдром олимпиадного прошлого🏆🏅

На волне очередной приёмной кампании встречаю много обсуждений того, насколько выпускники с 400 баллами, поступающие без вступительных испытаний в топовые вузы и так далее, теперь травмированы? Под постами о них пишут комментарии: «как жаль, что он(а) не знает, что есть жизнь кроме учёбы», «как жаль, что на баллы ЕГЭ еды не купишь»🤡

Попробую порассуждать с точки зрения своей биографии и своих чувств по поводу работы и прочих достижений сейчас.

Да, я поступила по олимпиаде на ФКН. Да, я ещё выбирала между рядом факультетов. Я призёр заключительного этапа всероса по русскому языку (окак), дважды победитель Московской традиционной олимпиады по лингвистике и даже участник межнара по лингвистике после 9 класса (ладно, это очень странная история, которая тем не менее на меня тогда повлияла). И была ещё «Высшая проба» по математике, которая собственно сыграла роль для поступления, а потом такая же «Высшая лига» для магистратуры.
И спустя 8-10 лет я досконально помню эти подробности и только недавно убрала всё это из резюме...

Основные проблемы синдрома отличника-олимпиадника:

➡ тяжело смириться с тем, что твои достижения былых времён не определяют тебя, как личность, и мало кому вообще интересны (разве что твоим друзьям по олимпиадам, с которыми вы ностальгируете).
Потенциальное решение — устроиться в одну из тех редких команд, где всё-таки смотрят на олимпиады

➡️ хочется и дальше получать разного рода «ачивки», тогда как они уже не влияют на жизнь. Иногда ты вообще не можешь ответить на вопрос «чтобы что», но кажется, что тебе это надо. Пример — моя история с аспирантурой.
Потенциальное решение — направить эту энергию на спорт, хобби, можно вот канал начать растить😄

➡️ есть риск по меркам реальных жизненных задач из ребёнка-«звёздочки» (так говорила одна из моих учительниц✨) превратиться в средненького взрослого. Просто потому что это нормально (здесь задуман каламбур про распределение).

Ну, тут мне кажется, что время лечит — лично я «скатилась» ещё на первых курсах, получив прививки в виде пары троек (а значит, диплом уже не был бы красным) и пересдач. Поэтому на первой работе в 📱 я уже оказалась без токсичного mindset-а, что мне необходимо получать только фиолетовые оценки.

Жалею ли я о чём-то? Что где-то недогуляла в 15-18 лет, так как сидела ботала? Да нет, на олимпиадах и сборах тоже вполне себе есть общение на разные темы и тусовочки разного формата, поверьте. А возможность отучиться на бюджете ФКН ВШЭ вообще очень сильно определила мою дальнейшую жизнь😎

Участвовали в олимпиадах? Что думаете?⬇️
В комменты закину эксклюзивное фото меня в 2016🙈

#непопулярное_мнение #карьерный_путь
@analytess 👩

Что такое EDA — первый взгляд на данные🤓

Exploratory Data Analysis переводится как «разведочный анализ данных». Он включает в себя оценку качества данных (есть ли null значения, дубликаты, выбросы, ошибки парсинга) и их очистку, выявление базовых корреляций и зависимостей, оценку распределений значений.

Затем аналитик визуализирует эти данные, формулирует первые гипотезы и выбирает методы для последующей работы с этими данными.

Сохраняйте себе шпаргалку в виде слайдов⬇️

#хардов_пост
@analytess 👩