С утра поглазела на Тимошку и Зендею. Мощная музыка, потрясающий визуальный ряд как всегда.
Фильм понравился, а вот мое решение выбрать сеанс в 10 утра - нет.🫠

👩‍💻👩‍💻👩‍💻Парадокс Симпсона

На собеседованиях все так же продолжают спрашивать задачки в следующем стиле:

❓Весь ассортимент на сайте можно разбить на две категории. Конверсия из просмотра в заказ месяц к месяцу снизилась на тотале, но выросла в каждой категории отдельно. Может ли такое быть? Почему?
❓Все игроки разбиты на сегменты. Метрика по каждому сегменту выросла, а в общем по всем игрокам упала, может ли быть такое? И если может, то в каком случае?

(и в боте @DataismPrepBot, кстати, тоже есть похожий вопрос)

Все это про парадокс Симпсона или «парадокс объединения».
Парадокс Симпсона — контринтуитивное явление в статистике, когда мы видим в каждой из групп данных определенную зависимость, но при объединении этих групп зависимость исчезает или становится противоположной. Это явление было описано Эдвардом Симпсоном в 1951 году и Удни Юлом в 1903 году.
На рисунке как раз представлена ситуация, когда первичный вывод может быть обманчивым.
Общая конверсия падает при сравнении двух месяцев, но если посмотрим конверсию на отдельных сегментах, то увидим, что вообще-то метрика имеет положительную тенденцию.

#трудовыебудни
#поискработы

👨‍💻👨‍💻👨‍💻Испытательный срок

Утром открыла Линкедин и наткнулась на пост о неудачном прохождении испытательного срока.
И так, кстати, часто бывает. Испытательный срок он и для работника, и для работодателя.
За свои 5 лет работы я видела несколько ситуаций, когда люди не проходили испыталку.

Основные причины можно разделить на 2 категории:
1) Технические скиллы
В принципе, нормально чего-то не знать, но нужно понимать, что существует некий предел "незнаний". Помню как на одной из работ мой тимлид уволил джуна, потому что тот не знал сколько будет логарифм нуля. Этот момент стал просто последней каплей на фоне плохой обучаемости.
2) Софт скиллы
На другой работе был случай, когда в целом человек плюс-минус подходил по тех скиллам, но не мэтчился по софтам с командой. Тоже повод для непрохождения испыталки, потому что тяжело работать с людьми, у которых плохие софт скиллы.

Составила список из основных моментов, на которые стоит обратить внимание:
1) Иногда в период адаптации на новом месте нормально перерабатывать, потому что возможны новые технологии, правила, процессы и тд. В это нужно вникнуть как можно быстрее.
2) Если есть вопросы по задачам, то лучше не затягивать с ними. Не злоупотребляйте постоянным пингованием коллег по единичным вопросам, соберите список вопросов и задайте их все сразу. И да, пробуйте все методы решения задач и только потом приходите с фразой "ничего не получается"
3) Запрашивайте периодически фидбэк по своей работе.
4) Не примыкайте к кланам сотрудников и не начинайте дружить против или за кого-то с другими коллегами. Офисные интриги не наша остановочка
5) Не отделяйтесь от всех. Политика «я сюда работать пришёл» не самая лучшая для командной работы и тем более не самая удачная для новичка, которому предстоит разобраться в бизнес-процессах.
6) Если накосячили в работе, извинитесь, объясните причины и попросите помочь вам разобраться. А ещё лучше спросите до того, как сделаете по-своему, даже если вы Senior Java Developer или зам. начальника отдела

#поискработы
#карьера

📈📈Как сделать большую компанию data driven. Опыт Сбермаркета
(доклад Борис Вольфсон)
Если вы хотите чем-то управлять, то вы должны это измерять.

Data driven — это подход, при котором решения принимают, опираясь на данные. Такой подход эффективнее, чем подходы HiPPO и best practices. Он минимизирует риск ошибок.

0️⃣Как измерить data driven`ность?
Это средний индекс из 3х компонентов.
1. Индекс использования данных.
Учет инструментов,учет кол-ва дашбордов, разный вес для разных дашбордов и ролей. Различный вес ролей нужен исходя из мысли, что чем более высокоуровневый сотрудник использует данные, тем сильнее мы влияем на принятие выокоуровневых решений.
2. Индекс качества данных.
Кол-во использования ключевых витрин в дашбордах, качество расчета ключевых витрин, доля багов/кол-во событий в событийных данных.
Использование сертификации данных.
3. Индекс стабильности данных.
Стабильность ключевых витрин и их расчета. SLA обновление витрин в 8 утра, разный вес для витрин в зависимости от важности для бизнеса.

🏆В ходе внедрения data driven подхода Сбермаркет получил следующие результаты:
- доля ad-hoc запросов снизилась на 15%. Потому что удалось обучить сотрудников использовать правильно дашборды.
- формирование дерева метрик всей компании. Дальнейшие действия, связанные с разработкой, должны приводить к улучшения какой-либо метрики.

Чтобы быть data driven компанией недостаточно просто иметь данные.
Необходимо следующее:
- понимать и интепретировать данные
- использовать их для принятия операционных, тактических и стратегических решений
- интегрировать их в продукты и сервисы компании
- создавать культуру, в которой данные являются ключевым элементом всех бизнес-процессов
Самое сложно в процессе внедрения культуры data-driven - это люди, а точнее их отношение к данным.
Если у вас есть какой-то bi-инструмент, то недостаточно, чтобы он был, чтобы он был подключен к нужным базам данным.
Важно, чтобы этим инструментом реально пользовались.

#трудовыебудни

Джуны, миддлы и сеньоры. Ху из ху

Система грейдов/титулов довольно спорная. Можно быть сеньором на галерах, а в условном Яндексе только джуном.
Можно вообще успешно скипнуть какой-то грейд, и из джуна стать сразу сеньором-помидором. 🍅

Как становятся джунами?
Чтобы стать джуном нужно закрыть 2 пункта:
1) пройти собес
Питон, sql, статистика - это база. На собесах будут спрашивать чаще всего именно этот набор.
2) пройти испытательный срок
нужно быстро вникнуть в предметную область. В плане софт скиллов джун должен продемонстрировать следующее: умение воспринимать критику, умение слушать и слышать, умение искать информацию.

С миддлами все просто. К ним только один критерий - это умение взять задачу и самостоятельно качественно сделать ее от начала до конца в установленные сроки. Это самая настоящая боевая единица.

Но что там с сеньорами? Кто вообще решает, что человек сеньор?
Варианты разные:
- сам работодатель накинул плашку «сеньор»
- кто-то из экспертов признал
- годы опыта
- достижения
- голоса в голове😜

Какие ситуации сеньоризации бывают:
-> человек выкладывает резюме с префиксом сеньор и его нанимают
-> человек работает в аутстаффе, а заказчику нужен сеньор -> человека делают сеньором (грейды натягиваются на любой глобус)
-> у компании нет денег и они могут предложить только титул
-> у компании есть деньги и человек соответствует критериям сеньора
-> за прошлые трудовые заслуги в смежной сфере

Возможные критерии для сеньор дата-аналитика:
- применяет лучшие практики кода
- в арсенале имеется продвинутая статистика
- немного шарит за DS
- немного может в DE
- выслуга лет
Можно хорошенько натренировать этот набор навыков, устроиться на позицию сеньора, но в реальности им не являться все же.
Если человек не приносит тот самый банальный бузинес валуе (бизнес ценность), то он по факту не сеньор.

❗️Ценность аналитика не в качестве кода, а в том какой совет по ведению бизнеса несет этот самый код.

Бонус: ссылка на гит Авито, где расписана иерархия аналитиков и требования к ним

#трудовыебудни

Как переехать с Tableau на Superset с малым количеством ресурсов и не сдохнуть при этом. Опыт команды Работа.ру

У компании Работа.ру было 6 аналитиков, 300 дашбордов, куча пользователей, отдел суровых безопасников, Tableau и 2 месяца на переезд. Не то чтобы этого было достаточно для успешного мигрирования с одной bi-системы на другую, но если уж Tableau помахал ручкой всем российским пользователям весной 22года, то другого выбора нет.

Ресурсы проекта: 4 инженера данных, 6 аналитиков, 1 человек из команды инфраструктуры (разворачивал среду, занимался разгреничением прав)

Что сделали?
- провели ревизию дашбордов. Большая часть дашбордов уже не использовалась по факту
Тут можно использовать так называемый отчет об использовании дашбордов. Посмотреть по посетителям, что юзается чаще всего. Кстати, таким отчетом можно пугать заказчиков, которые прибегают с фразой «сделайте срочно отчет», а потом по факту не используют его.
- перенесли 70 отчетов (согласованный с бизнесом)
- потеряли 0 критически важных отчетов
- составили реестр переезда с Tableau, чтобы максимально гладко проходила адаптация пользователей
- провели обучение для пользователей по использованию дашбордов

Как удалось все этого достичь?
- наличие готовых витрин, которые можно было переиспользовать
- высокий уровень экспертизы в визуализации команды
- самое главное: концентрация команды только на переносе дашбордов. Вся остальная ad-hoc аналитика была на стопе полностью.
- стандартизированный подход к построению отчетов.

Итоговый чеклист для успешного переезда:
🔠выбираем лучшее решение, исходя из всех текущих ограничений
🔠принимаем тот факт, что скорее всего все перенести не удастся, поэтому выбираем самое важное
🔠если сроки ограничены, то договариваемся, что остальные задачи будут на стопе.
🔠на первой итерации стараемся не потерять данные, а о красоте визуализации можно подумать позже
🔠воспринимаем переезд как возможность научиться чему-то новому и провести ревизию старых отчетов

#трудовыебудни

Сегодня пятница 🍾
Ничего умного от меня не ждите

#мемы